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Enregistrement W3137754938 · doi:10.37394/23203.2020.15.57

Classification of Regions of Ukraine by The Level of Social Tension

2020· article· en· W3137754938 sur OpenAlexaff
Tamara Klebanova, Olha Rudachenko, Vitaliі Gvozdytskyi, Ievgen Mozgovyi, Lidiya Guryanova

Notice bibliographique

RevueWSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS AND CONTROL · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnterprise Management and Information Systems
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsTension (geology)Cluster (spacecraft)Transformational leadershipEconomic geographyEconomic systemPolitical scienceGeographyPsychologyComputer scienceSocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of indicators that reflect changes in the social, economic and political spheres in recent years has shown their significant deterioration and the possibility of growing social tensions in the regions of Ukraine. The purpose of the study is to classify the regions of Ukraine according to the level of formation of social tensions and to determine anticipative measures aimed at preventing the creation of crisis situations. The article proposes a methodical approach to the classification of regions using the methods of cluster, discriminant analysis and analysis of variance according to the level of social tension, which includes two main stages: substantiation of the system of socio-economic indicators characterizing the level of social tension; selection and substantiation of models of classification of the regions. Within the first stage of the methodical approach the system of indicators which reflect changes in social, economic and political spheres of Ukraine in modern transformational conditions was constructed. Within the framework of the second stage of the methodical approach on the basis of cluster analysis the classification of regions according to the level of formation of social tension was carried out. The classes of regions were selected: with a low level of formation of social tension; with an intensified level of formation of social tension; with a high level of formation of social tension. The results of the study showed that the number of regions in the class with a high level of social tension is constantly growing and, unfortunately, the number of regions with high socio-economic development is decreasing. The classification of regions made it possible to determine the list of preventive measures that can reduce the losses of the state associated with the containment of possible crises in the social sphere. However, the article also states that such a list of activities should take into account the specifics of the region that is part of each class

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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