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Enregistrement W2965663995 · doi:10.1088/1755-1315/302/1/012098

Analysis of economic development of the Arctic regions of Canada

2019· article· en· W2965663995 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander A. Kobylko, E Kobylko, Ivan Aladyshkin, Irina Karpovich

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticLinear subspaceGeographyComputer scienceRecreationThe arcticRepresentation (politics)Regional scienceEnvironmental resource managementEconometricsOperations researchEcologyMathematicsEnvironmental sciencePolitical scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this article is to create a multi-level (in our case two-level) model that will be able to integrate models of different levels of a single socio-economic system. The multiple model is one of the possible approaches to the analysis of social and economic development of the Arctic region. The main feature of multiple models is that endogenous variables of a lower level are seen as exogenous variables of the following level. The focus of the article is to create a two-level model of the economic growth of the Arctic regions based on the example of Canada. In order to analyse the Arctic territories of Canada it was decided to use a functional approach with the model of autoregressive distributed lags (ADL – model). The general concept of the organization and development management of the Arctic territory of Canada is to represent the Arctic area as a set of target subspaces. For the purpose of target management such subspaces can be united flexibly in a form of an interactive network. This type of representation of the Arctic territory of Canada can be regarded to as subspace approach. This approach was selected as it takes into consideration the complexity and the multi-faceted structure of the research object. The first level of the model is reflected by models of separate target subspaces: territories of fishery; territories of extraction of mineral resources; territories for recreation. The ADL model is selected as a model of assessment for each target subspace. The model of the second level is presented in the form of a system of three equations, depending on the number of target indicators used for the evaluation of a socio-economic system influenced by subspaces. Each equation of the model used for the second level is also presented in the form of the ADL model. The article offers a new technique on how to determine the econometric equations coefficient.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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