STRUCTURIZATION OF THE REGIONS OF UKRAINE BY THE INDICATOR OF CASH ESTIMATION OF AGRICULTURAL LANDS
Notice bibliographique
Résumé
The article reveals the issue of structuring the regions of Ukraine by indicators of monetary valuation of agricultural land. On the basis of the data of the State Statistics Service of Ukraine the analysis of the structure of agricultural land was carried out, which made it possible to establish a fraction of the area of individual species of land in total. The focus is on the concentration of significant amounts of land in private ownership, which exacerbates the issue of land valuation from the perspective of possible resource management and efficiency in its use. It has been argued that fragmentation of land is one of the good reasons for the inefficient use and changing purpose of land, lack of financial resources and smallholder coherence. In accordance with the Law of Ukraine "On Land Assessment" and the data of directories of the State Service of Ukraine on Geodesy, Cartography and Cadastre for 2017 - 2019. A comparative analysis of the normative monetary valuation of agricultural land by regions of Ukraine was carried out, which became the information base for their structuring by the method of cluster analysis. It was substantiated that one of the powerful methods of multivariate analysis is the cluster analysis, which is based on a set of selected economic indicators and objects of assessment. Estimates are based on the monetary valuation of agricultural land such as: arable land, perennial plantations, hayfields and pastures. On the basis of mathematical standardization of values of indicators the matrix of imaginary Euclidian distances is calculated, became a basis for formation of 7 clusters, each of which includes a final number of objects-regions distributed on homogeneous signs and approximation on estimations of cost of land areas. The formation of clusters on such characteristics will identify the most similar groups of objects-regions to develop a system of monitoring changes in the cost of land resources with subsequent analysis of fluctuations relative to average levels within specific clusters, and in Ukraine as a whole.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».