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Enregistrement W3124804977 · doi:10.5430/ijfr.v12n2p210

Features of Information Coverage of Regional Environmental Policy on the Instance of the Republic of Tatarstan

2021· article· en· W3124804977 sur OpenAlexvenueno aff
Галина Викторовна Морозова, Irina Dmitrievna Porfireva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésEnvironmental planningNatural resourcePoliticsBusinessGovernment (linguistics)Environmental resource managementEnvironmental qualityEnvironmental lawEnvironmental protectionPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process of economic development of countries and the set of economic policies in recent decades has been such that environmental challenges have become one of the most important concerns of policymakers. Therefore, it can be important to study the role and impact of government economic policies on environmental quality. The pervasiveness of environmental consequences is one of the factors that make it necessary to examine its various dimensions in a wide range of political actions of governments. Therefore, many country leaders and environmental activists are trying to make policies to improve the environmental situation of their country. Environmental policy refers to commitments on environmental issues by organizing laws, regulations, policies and other political mechanisms. These issues generally include air, water, waste management, ecosystem management, biodiversity conservation, natural resource conservation, wildlife and endangered species. By monitoring human activities, these policies can prevent harmful effects on the biophysical environment and natural resources, as well as environmental changes and their harmful effects on human life. This study examines the environmental policies of the Republic of Tatarstan and the Ministry of Natural Resources and Ecology of the Russian Federation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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