DYNAMICS OF THE SPATIAL STRUCTURE OF SUBURBAN SETTLEMENT SYSTEMS IN MODERN RUSSIA
Notice bibliographique
Résumé
One of the key modern trends in the process of transformation of rural areas is the growth of the suburban population against the background of depopulation of other non-urban territories. During the Soviet period, this process was held back by both institutional and socio-economic factors. Even different by their nature suburbs were still parts of the zonal types of rural areas. Over the past three decades, suburban areas of large cities have grown by more than 20% in terms of population while their share has exceeded a quarter of the entire rural population of Russia. The center-peripheral processes of spatial differentiation of rural areas also have their own zonal features like the difference in the shifts in settlement patterns and dynamics of these processes. The population density in suburban and other rural municipalities already differs by several times in the majority of Russian regions. Changes in quantitative indicators are complemented by qualitative changes: the socio-economic inequality between suburban and other rural areas is growing. Suburban areas that are essentially less connected with the agricultural sector are becoming the leading type of rural area in many regions. Regional specifics of the dynamics of suburban settlement systems in the post-Soviet period are studied on the basis of census and current population register data. The socioeconomic situation in the suburban areas of key regions is analyzed on the municipal level by three indicators: the intensity of migration, the pace of residential construction and the salary level. The most typical scenarios of further development of suburban areas in the regions of Russia were identified.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».