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Enregistrement W4297060898 · doi:10.12731/2077-1770-2022-14-1-54-63

ECONOMIC POTENTIAL OF TOBOLSK PROVINCE (LATE XIX – EARLY XX CENTURIES)

2022· article· en· W4297060898 sur OpenAlexaboutno aff
Pavel Aleksandrovich Sungurov

Notice bibliographique

RevueSovremennye issledovaniya sotsialnykh problem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsycholinguistics and Behavioral Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryScope (computer science)State (computer science)Relevance (law)HistoricismQuarter (Canadian coin)Period (music)Economic ThoughtEconomyHistoryPolitical scienceSociologyEconomicsPolitical economyPhilosophyLawArchaeologyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relevance of the topic under study is related to the problems of the uneven economic situation of the regions of modern Russia. The key purpose of the article is to consider the dynamics of the development of the region’s economy during the historical period, accompanied by modernization processes in the life of the entire state. Materials and methods. The research is based on various sources presented in the form of periodicals and reference and statistical publications. The theoretical basis of the work is the theory of modernization. The principle of historicism, comparative historical and descriptive methods are used. Results. The paper examines the state of the economic potential of the Tobolsk province in the last quarter of the XIX – early XX centuries. Various economic indicators are presented that make it possible to draw reasonable conclusions about the real situation of the economic life of the studied region. Separate categories of economic activity that were specific to the region are indicated, comparative characteristics of the economic potential of the Tobolsk province with other regions in the same period are given. The scope of the results. The conclusions presented in this article may have practical application in the process of teaching relevant disciplines in educational institutions of various levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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