Notice bibliographique
Résumé
The results of the analysis of Russia’s role in the world system of remittances for the period from 2010 to 2018 have been presented in the article. The volumes of cash outflow from Russia and their inflow to Russia have been determined. The features of cross-border cash flows with the Commonwealth of Independent States countries and foreign countries have been revealed, which consist in the fact, that Russia is characterized by an extremely high volume and rate of outflow of funds in the form of cross-border transfers, along with a low volume of their inflow. It has been established, that the exchange of funds with the Commonwealth of Independent States countries and with foreign countries are independent flows with their own characteristics. The main foreign and CIS countries – Russia’s partners in cross-border money transfers-have been defined. The growth dynamics and the target structure of remittances have been assessed. It has been revealed, that cross-border remittances from Russia are characterized by seasonality: a steadily recurring growth of remittances in the fourth quarter and a decrease in the first quarter of each year. The results of the forecast of the volume of remittances of individuals for 2019 have been presented. In accordance with the forecast, the growth of remittances from the Russian Federation will continue in 2019. According to the forecast, 21,755 million dollars USA will be transferred abroad in the second half of 2019. In general, in 2019, the volume of money transfers abroad will be less than the volume of 2018 and will amount to 42,804 million dollars USA. In the first half of 2020, 17,635 million dollars USA is expected to be transferred abroad.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».