Assessment of Regional Economic Security Level in Innovative Development
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the innovative development of the regional economy is a relevant problem due to its role in ensuring the economic security of the country and achieving priority goals. The subject of the research are the regions of one of Russia's most dynamically developing macro-regions – the Volga Federal District. It features innovation clusters, a network of modern manufacturing companies, research organizations. At the same time, it developed a significant territorial heterogeneity of the regional space.Therefore, in the course of the study, a typology of the regions was drafted according to a number of indicators, which made it possible to assess the level of their innovative development and identify zones of relative stability, medium and critical state. A forecast of the main indicators of the innovation component was made showing the ability of the regions to overcome the factors preventing the development of the innovation economy.The research results showed that most of the regions have a medium level of economic security in the field of innovation. The Nizhny Novgorod Region and the Republic of Tatarstan are at a high level. The economy of these regions is characterized by a high level of diversification, resilience to instability in the domestic market and external challenges. The Saratov region, the Republic of Mari El and the Orenburg Region are in a low-level zone. A short-term forecast indicates that in general the situation will not change – the regions will increase or decrease the values of the indices within the achieved levels of economic security. A qualitative transition to a new level is possible provided that the problems that hinder the innovative economy in the regions are eliminated.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».