DEVELOPMENT OF THE RUSSIAN FAR EAST AS A LOCOMOTIVE FOR THE ECONOMIC GROWTH OF THE COUNTRY
Notice bibliographique
Résumé
<p><span>The article is devoted to the issues of economic development of the Far Eastern territories of Russia. The Russian Far East occupies a rather advantageous economic and geographical position in Russia and the Asia-Pacific region since it borders with China, Japan and the United States. The purpose of the research is to determine the main directions for improving the economic development of the Far Eastern coastal territories, to compare the development of the coastal territories of the Far East, namely, the territory of Primorsky Krai with other countries, to provide a comparative analysis and draw certain conclusions. The area of the region makes up 36 % of the whole Russian territory while its population is only 4 % of the country’s population, which is due to severe weather conditions and weak economic development. The gross regional product to the Far East accounts for 5.7 % of the GRP of Russia. The paper features foreign experience in the development of coastal territories in the USA, China, Japan and Canada. It can be concluded that Russia significantly lags behind these countries in terms of GDP, exports, involvement in trade with the Asia-Pacific Region, and the sale of manufacturing </span><span>products. A comparative analysis showed that the industrial structure of Russian coastal areas is </span><span>similar only with those of Canada in raw material orientation of shipped goods, population of the port cities, whereas the indicators of the volume of Far Eastern cargo transportation in Russia lag behind all the countries examined. Apparently the main areas of development of the Far Eastern territories are: structural changes in the economy; attracting foreign investment in the creation of both mining, logging, and processing industries; development of transport infrastructure.</span></p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».