Notice bibliographique
Résumé
The relevance of the study of the living conditions of rural women is related to the actual demographic situation in the Russian hinterland. In rural areas of the Russian Federation there is a stable decline in the population due, first of all, to natural population decrease, as well as migration outflow connected with low standards and quality of life, unattractiveness of labor in rural areas, and social infrastructure. Rural women as a socio-demographic group with typical socio-psychological, ideological, moral and ethno-cultural characteristics, similar spiritual values, social experience and lifestyles, being a more numerous part of the population of rural territories, act as a kind of bulwark for preservation of the village, its culture, traditions and rural economy as a whole. A quarter of all Russian women live in rural areas. Distribution of the country’s population by gender and age groups as of January 1, 2019 shows that women predominate in the rural population (52%). And the group of women over working age is twice as large as that of men (6775 thousand against 3230 thousand). In other words, Russian village has actually a female face. In this regard, the study of rural women’s issues is very important and timely. The article shows the role of women in the social development of the village, provides excerpts from interviews of rural female activists, their reasoning about how they live despite the difficulties that surround them. It highlights demographic trends in rural areas, assesses the quality of the labor potential of rural residents in comparison with urban residents, and shows a higher level of self-realization in labor activity among women than among men.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».