Foreign approaches to increasing the migration attractiveness of northern, sparsely populated and hard-to-reach territories
Notice bibliographique
Résumé
Development of the Arctic zone of Russia and the Far Eastern Federal District and attraction of population to these territories have the strategic importance significance. To achieve this goal, various state programs are being implemented at the federal and regional levels and support measures are being provided. However, despite this, there is a stable migration outfl ow of the population. In this regard, there is a need to study the experience of states with regions similar in their characteristics to the Russian Arctic zone and the Far East. This article aims to identify and summarize foreign approaches to increase the migration attractiveness of northern, sparsely populated and hard-to-reach territories. Based on the use of the comparative method, as well as methods such as analysis, synthesis, induction, deduction, there were selected foreign regions for the study: Alaska, Nunavut, Yukon, the Northwest Territories of Canada, the Federal Northern Territory of Australia, the Norwegian province of Troms-og-Finnmark and the Swedish region of Norbotten. Among the main measures increasing migration attractiveness abroad are used: the use of tax deductions, increased transport accessibility and the implementation of infrastructure projects through public-private partnerships, development of telemedicine, direct payments, educational loans, increased regional wages, tax benefi ts for legal entities that attract citizens from other regions to permanent residence. It is also concluded that the higher the population density, the fewer support measures are applied. The authors conclude that some foreign measures, with a number of exceptions, could be used for the development of Russian regions. At the same time, it is argued that impractical of foreign experience in making direct payments is not successful.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».