EFFICIENCY OF STATE SUPPORT MEASURES OF POPULATION INCOME DURING THE PERIOD OF CONSTRAINTS: A COUNTRY APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
This article is devoted to the research of the COVID-19 pandemic affected the economy of the Russian Federation and other countries of the world and its consequences on society. Today, the social policy of the Russian Federation and the whole world is experiencing great stress. The crisis, which arose due to the imposed restrictive measures to ensure the isolation regime in order to prevent the spread of COVID-2019 by foreign governments, revealed previously existing gaps in the provisions of social protection. The ways of formation and improvement of state support of incomes of the population during a crisis situation all over the world are considered. In the conditions of the crisis, the load on the social system has increased many times over, due to the increase in the number of poor citizens. Funding has been introduced for various measures, methods and ways to improve livelihoods and prevent the closure of Micro-Enterprises, SMEs of all types, self-employed and workers, in order to prevent unemployment caused by the global situation. The analysis of the gross domestic product and the effectiveness of the implemented additional measures of state support of the population’s income has been carried out. For example, the leading countries of the world were considered, such as: Russia, Austria, Canada, France, Germany, Israel, Italy, Japan, Spain, Sweden, United Kingdom, USA.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».