Models of public investment management at regional level
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant funding of current national projects and state programs designed to make a breakthrough in the socioeconomic and scientific-technological development of Russia, the problem of creating a unified methodology for the development and implementation of investment and industrial policy remains unresolved. The proportion of methods using relevant tools of economicmathematical modeling and information technologies is still quite low. This issue is particularly acute at regional level. The study aims to substantiate the regional investment model as an effective tool for strategic management of the national economy and its practical implementation using information technologies. We develop and implement a regional investment model based on agent-oriented modeling. This model will allow the executive authorities of any subject of the Russian Federation to make effective management decisions and update the provisions of the regional investment and industrial policy in conditions of limited investment resources (budget funds). The methodological platform of the research is the synthesis of strategic management, indicative planning and reproductive approach. In the study, the methods of agent-oriented modeling and the modeling based on production functions are applied. The study of investment activity in Russia is conducted according to regional statistics (using data for 2017) with the use of artificial intelligence by the method of self-organizing Kohonen maps in a special software product Deductor Studio Lite. Using data for the Republic of Bashkortostan, we establish the possibility of applying production functions to describe functional dependencies in the author’s regional investment model.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».