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Enregistrement W4312510125 · doi:10.55365/1923.x2022.20.38

Formation of Cost-resource Determinants and Stabilizers of the Development of Hunting in Ukraine

2022· article· en· W4312510125 sur OpenAlexvenueno aff
Tatiana Yavorska, Valeriy Lysenko, О. О. Соболевська, Valerii Apostolov, Iryna hieieva

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueResource (disambiguation)Natural resource economicsProfitability indexBusinessGeographyEnvironmental resource managementEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article forms and implements cost-resource determinants and stabilizers of the economic development of hunting in Ukraine, which take into account the maximum affordable use and income from the use of hunting ground, game breeding and animal protection, stimulating the efficient management of hunting entities and ensuring their profitability. It is substantiated that the use of various methods of indicative analysis of the formation of cost-resource determinants and stabilizers of the economic development of hunting by a set of processes of the resource system of the hunting fund allows combining economic, environmental and social components of individual sectors of the hunting industry with an assessment of interdependent indicators and factors influencing it. The norms of extraction of certain species of hunting animals at their optimal number in the forest-hunting regions of Ukraine are substantiated. Expenditures and revenues from hunting on average per one forest-hunting region of Ukraine are grouped. Changes in the shares of expenditures on protection, reproduction, accounting of wild animals and landscaping in Ukraine have been identified. Permissible norms for the use (shooting, catching) of certain species of hunting animals in the forest-hunting regions of Polissya, Forest-Steppe and Steppe of Ukraine have been established. The forecast value of cost-resource determinants and stabilizers of the economic development of hunting in the forest-hunting regions of Ukraine is calculated.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,184 · 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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