Territorial distribution of investments in Russian cities in 2015-2018
Notice bibliographique
Résumé
This article is devoted to analysis of the territorial investment distribution in Russian Federation cities in depending on population and economics-geographical factors. The main aim is gives raised researchers influence to the regional heterogeneity of investments distribution in cities and investment aspects of big cities development. Herewith, the shortage of works, devoted to investment situation in cities with population less 100 thousand, is remained. The work conclusions are based on the analysis of the investment distributions to the main capital for 1066 Russian Federation cities over the period from 2015 to 2018 years. Based on this analysis, conclusions are made about hard investment territorial distribution dependence from the regional situation. The cities influence to the investment situation firstly manifests in the Moscow and the St. Petersburg agglomerations. But even other cities over a million people mostly depends on its regional economic. It was found, that investment distribution dependence from the city’s population has a nonlinear character. The distortions appear because of small oil-gas cities and the large and largest cities underinvestments. The polarization is especially strong among the small towns: 2% of all the settlement with population less than 50% concentrates almost quarter of investments for this cities group. It was found, that the investment activity for most of the cities doesn’t bring comparable results for cities economics and budget.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».