Information Openness of Regional Development Agencies in Russia: Trends and Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
During last decades Russia was in the process of forming a market of regional development institutions, the structure of which includes such managing entities as regional development corporations (agencies). The article examines the information openness of Russian regional development corporations (RDC). It gives quantitative assessment and shows the qualitative transformation of this phenomenon in 2016 and 2020. The official websites and portals of these organizations are used as information base. Comparison information openness ratings of the Russian RDC for 2016 and 2020, built by the authors, allowed establishing few important facts and trends’ development. Firstly, the number of RDCs is slowly but surely growing. Secondly, their information openness has slightly increased over the last four years. Thirdly, the difference between the indicators of information openness of the RDC has sharply decreased, what indicates an increase in competition between these structures in the all-Russian information market. Fourthly, the work to improve awareness of RDC activities is spontaneous and does not involve any reporting standards. The experience of Canada and Australia was considered to identify management reserves in the work of Russian RDCs. That allowed to formulate few proposals. First, it is advisable to increase the number of domestic RDCs by 2–3 times. Secondly, a unified standard for RDC corporate reporting and a Federal portal with their contact details are necessary. Thirdly, RDC should not only participate in the implementation of regional projects, but also develop a promising model for the development of the territory, considering its specifics, which is currently absent.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».