Assessment of the state of the socio-economic sphere of the Arctic territories of the world’s countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article gives an assessment of the Arctic as a special territory, and the main natural and geographical features are described. Special attention is paid to national and regional differences in population density and GDP, wages and unemployment in the Arctic countries. The authors assess the socio-economic sphere of eight countries: Canada, Denmark, Finland, Iceland, Norway, Russia, Sweden, USA. The authors compared the dynamics of macroeconomic indicators of the Arctic regions and the country in which they are located. An analysis was carried out that identified countries and regions with consistently high social and demographic potential, as well as countries with similar climatic and socio-economic characteristics that effectively complement each other (Norway, Sweden and Finland). Among the Arctic countries, Norway is characterized by oil and gas complexes and fish resources, Finland is characterized by innovative technologies for processing bioresources and mining, Sweden by mining of ore minerals, and the woodworking industry. The article suggests further study of Arctic countries with consistently high socio-economic indicators in order to apply their experience to the development of the Arctic territory of Russia. In order to achieve this, it is necessary to activate technological partnership with the use of innovative digital technologies. The authors emphasize the development of international cooperation as the most progressive mechanism for the development of the world. World Practice is a good basis for developing a unified Concept of the North, because different Arctic countries have identical socio-economic and scientific problems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».