PROJECTS OF INTERREGIONAL COOPERATION IN COMPENSATION STRATEGIES FOR REGIONAL DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
The article investigates the practice of implementing interregional cooperation projects in compensatory strategies for the development of regions and generalizes the priority directions of interregional cooperation. The authors specify the tasks of compensatory policy of regional attractiveness and mechanisms that underlie compensatory strategies for the development of regional economic space. It is noted that compensatory strategies for the development of regional economic space increase the attractiveness of the most problematic regions through the mechanisms of integration with the most developed regions. The attention is focused on interregional projects that promote additional expansion of regional markets by creating the conditions (production, infrastructural, economic, financial, personnel, marketing ones) for the development of products and services markets. The experience of implementing the partnership at regional and interregional level of Austria, Israel is generalized. The mechanisms of implementation of regional compensation policy at the state level of Canada, France, and the Netherlands are analyzed. The approaches to organizational support of the realization of regional attractiveness policy through the creation of so-called interregional and regional institutes-organizations are considered. The necessity of active use in the processes of interregional cooperation of such an organizational form of territorial marketing as promotional agencies is noted. The application of compensatory regional policy of attractiveness, in our opinion, will allow to intensify the transboundary potential of Ukrainian regions both in relations with other regions of the country, and in relations with neighboring territories of friendly countries. As priority areas and mechanisms of interregional cooperation it is expedient to consider: interregional projects that promote additional expansion of regional markets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».