ПЕРЕПИС НАСЕЛЕННЯ ЯК УНІКАЛЬНИЙ ІНСТРУМЕНТ ІНФОРМАЦІЙНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ УПРАВЛІНСЬКОЇ ДІЯЛЬНОСТІ
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to conduct a detailed scientific and practical substantiation of the peculiarities of the population census as a unique tool for information support of management activities. Research methodology. The study used general scientific (generalization, comparison, induction and deduction) and empirical-theoretical methods (analysis, synthesis). The use of system-structural analysis and political science method allowed to differentiate the foreign experience of Canada, USA, Lithuania, Bulgaria, Estonia and Brazil on the use of the latest tools, survey methods, SMART‑technologies in modern censuses. Based on the analysis, it is determined that the use of SMART technologies during the Second All-Ukrainian Population Census in 2023 will have many more advantages than disadvantages. Results. It is established that the census process has the following specific characteristics: each person must be considered separately and their characteristics are registered separately; each person must be registered as close as possible to the same clearly defined time; regular censuses are required to obtain comparative data in a clearly defined sequence. It is determined that the census is used as a reliable source of information support for management, forecasting and management of socio-economic development, for budget implementation, implementation of reforms in the social sphere, regulation of migration processes, demographic forecasting, development of appropriate national development strategy. As a result of the analysis it was established that in different countries the latest tools, survey methods, SMART-technologies were used in conducting modern censuses: survey via the Internet; e-mail survey; survey using a smartphone. Novelty. The scientific novelty of the results obtained in the article is due to the solution of an important scientific problem, which is to develop theoretical principles and practical recommendations for analyzing the characteristics of the census as a unique tool for information management. The article further develops the study on the use of SMART technologies for the census in Ukraine. Practical significance. The results of the study can be used in the study of the scientific field of «Public Administration». The results can be aimed at improving and improving the procedure for the Second All-Ukrainian Population Census in 2023. Key words: population census, management activity, tool, information support.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,016 |
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 ».