Ethno-Demographic Dynamics of the Settlement Network of Rostov Region: Trends of the Early 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the rates and scale of the ethno-demographic dynamics of the settlement network in Rostov region. The study shows a significant slowdown of the process of replacement of the Russian core population with representatives of large ethnic communities in the early 21st century. However, in the early 2010s, about 500 localities (a quarter of the total number) were already involved in this process. This process was the most intensive in localities with up to 100 inhabitants. In 2010, more than 11% of such settlements have already gone through a radical ethno-demographic transformation of their population or were close to its completion. Among the settlements with the population of 101– 300 people the number of such settlements was 3.9%; among the settlements with 301–1000 people this share was 1.2%. There were no large settlements (more than 1 thousand inhabitants) that went through a radical replacement of their core population by new one in the region. The bulk of the settlements which were involved in this transformation process were located in the southern and eastern areas of the region, where large communities of the Meskhetian Turks, Chechens and the peoples of Dagestan settled. The conclusion is made that the process of ethno-demographic transformation of the settlement network of the region for the nearest future will remain limited to the level of small settlements, and geographically to the south and east of the region. However, by 2030–2035, large groups of settlements that have almost completely lost their core Russian population and have a high level of social economic and cultural specificity may appear in the region. Local authorities will face a difficult task of a complex optimization of interaction of such territorial and ethnic areas with regional society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».