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Enregistrement W4310869888 · doi:10.18280/ijsdp.170722

Transformation of Threats to Demographic Security and Sustainable Development of the Region Due to Increased Military Actions

2022· article· en· W4310869888 sur OpenAlexvenueno aff
Nataliya Andriyiv, Halyna Pushak, Ніна Петруха, Vasyl Kokhan, Iryna Shtangret

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceSustainable developmentContext (archaeology)Order (exchange)BusinessRisk analysis (engineering)Human securityEnvironmental planningEnvironmental resource managementEconomic growthGeographyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of the article is to identify the main threats to demographic security and sustainable development of the region in the context of military actions. The methodology implies modern methods of hierarchical analysis and analysis methods. The reason for choosing this topic is accompanied by the fact that, because demographic factors significantly affect the stability and security of the development of the region, the problem of ensuring demographic security, in particular in terms of identifying and tracking changes in key threats, is relevant and important for the further restoration of human resources. According to the results of the study, the features of the transformation of the main threats to demographic security and sustainable development of a particular region were determined. A response level matrix was proposed for each of the identified threats in order to counteract the most impact and further reduce the pace of implementation of activities. Research has limitations. The fact that as a result of hostilities, a small number of regions can be the object of research. In the future, we should consider the demographic security and sustainable development of regions that do not have the influence of military actions and compare them with our research results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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