The Republic of Tatarstan in the conditions of 2000s economic crises: strategies and results of the measures taken by the local government
Notice bibliographique
Résumé
The article assigns an objective to identify the particular aspects of the actions taken by the government of the Republic of Tatarstan to solve the problems of the socio-economic creses of the 2000s. A special attention is given to the analysis of the current situation in the region in the context of the COVID-19 pandemic and some acute phenomena in the republic's economy in the second quarter of 2020. At the time under discussion, society showed demand in quick and timely socio-economic support from the state. A package of federal measures is being adopted to render assistance to various market participants. The Center provided opportunities for the regions to make decisions based on the local situation, which allowed them to take independent steps in this direction. Such mechanism was not applied during the crises of 2008 and 2015, while the measures of that time were not as transparent as today. To compare the strategies of the Tatarstan Government aimed at stabilizing the socio-economic situation in the republic in the context of the three crises, the article refers to documents for the period of 2009–2020, which are publicly available on the website of the Ministry of Economy of the Republic, and the data of the socio-economic situation in Tatarstan from the Federal State Statistics Service for 2019–2020.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».