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Enregistrement W3012247074 · doi:10.31520/ei.2019.21.4(73).199-210

METHODOLOGICAL APPROACHES FOR INCLUSION OF FACTORS OF A "GREEN ECONOMY" INTO MEDIUM TERM FORECASTING MODELS FOR REGIONAL DEVELOPMENT

2019· article· en· W3012247074 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconomic innovations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedium termTerm (time)Inclusion (mineral)EconomicsMacroeconomicsSociologySocial sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topicality. This is based on the importance of coordinating national and regional socio-economic policy with a recognition of the need for “green” growth and an assessment of government policy measures based on the application of multi-regional modeling methodology to analyze the effects of public policy in a regional context, and on medium-term forecasting of a country's sustainable socio-economic development.Aim and tasks. The aim of the study is to improve the scientific validity of methodology for medium-term forecasting of the main parameters of a country's socio-economic development in terms of individual regions by aligning the objectives and priorities of public policy. The objective is to develop, based on a review of international literature, methodological approaches for obtaining coherent medium-term forecast estimates of major groups of territorial economic, social and environmental indicators, based on modern methodologies for measuring the targeted effects of improving living standards, “green” growth, and overall competitiveness of the national economy in its spatial dimension.
 Research results. The results of the research are based on a review of international literature and the justification for methodology to apply modern multi-regional models for the assessment of the effects of interconnected economic, social and environmental policies in the analysis of interactions between national and regional factors of sustainable economic growth, regional disparities, and strengthening of national competitiveness.
 Conclusion. Modern multi-regional models for medium-term forecasting have passed several stages of development, and have incorporated into them theories of the regional economy and the mathematical tools for socio-economic systems modeling. The most effective current policy application is in the practice of recent EU regional policy. Methodology for application of complex multi-regional models has to be flexible, with the application of complementary modeling tools, and providing for further development of model modules to describe the mutual interaction of national and regional factors of sustainable economic growth, including indicators for “green” investment. A number of specific modeling tools (special engineering simulation models, GIS-based models) are usedto assess environmental parameters of spatial development. Our research proposes to incorporate the main indicators of “green” growth into national and regional blocks of multi-regional models, starting with the simplest options such as small econometric models of partial equilibrium, into which - based on a specially conducted analysis - the most significant factors of sustainable economic growth and exogenous parameters of public policy are included. A special place is given to testing the effectiveness of “green” economy measures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,485
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,096 · 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