FOREIGN AND DOMESTIC EXPERIENCE IN ORGANIZING SETTLEMENT IN HARD-TO-REACH TERRITORIES
Notice bibliographique
Résumé
В статье рассматривается проблема освоения труднодоступных территорий, организации на них очаговой и локальной систем расселения и опыт стран, обладающих большими малозаселенными территориями со сложными природно-климатическими условиями, такими как Канада и Австралия. Показаны основные подходы к его организации в этих странах и ключевые характеристики такого расселения. Проведен сравнительный анализ, рассмотрены сходства и отличия этих подходов от существующих методик градостроительного освоения российского Дальнего Востока. The article deals with the problem of the development of hard-to-reach territories of a number of countries, the organization of focal and local settlement systems on them. The experience of countries with large sparsely populated territories with complex natural and climatic conditions, such as Canada and Australia, is attracted. The key characteristics of such settlement, the main approaches to its organization in these countries are shown. A comparative analysis is carried out, the similarities and differences of these approaches to the existing methods of urban development of the Russian Far East are considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».