World experience in using the program-targeted planning methods for high-tech industry development
Notice bibliographique
Résumé
Subject. The article investigates the program-targeted planning methodology, which is implemented in the Russian Federation and leading foreign countries, for high-tech industry development. Objectives. The aim is to identify the specifics of program-targeted planning for the development of high-tech industries, to shape programs and plans for innovative development in the Russian Federation and leading foreign countries. Methods. The study employs general scientific methods of systems analysis, including the statistical and logical analysis. Results. I reviewed methods of program-targeted planning, implemented by the world’s leading countries (the Russian Federation, United States of America, France, Great Britain, Netherlands, Norway, Japan, Canada), in the interests of the development of various high-tech sectors of the economy. The study established that the methodology of program-targeted management is an effective tool for resource allocation by various types of economic activities in accordance with national priorities. I developed proposals by priority areas for improving the methodology for program-targeted planning and management in the Russian Federation in modern economic conditions. Conclusions. The findings and presented proposals can be used to improve methods for program-targeted planning to develop high-tech sectors of the economy; to design various long-term programs and plans, reducing the risk of their implementation; to determine the ways and methods of sustainable socio-economic and innovative and technological development of the world's leading economies.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».