Deformation of entrepreneurship in the forestry sector of the economy
Notice bibliographique
Résumé
The highest level of shadow activity is in the service sector and trade, this is primarily due to the specifics of the activity. However, a relatively small percentage of shadow income in the forestry sector indicates that damage is caused not only to the social and economic subsystems of the national economy, but also to the ecological, natural, and recreational ones, which indicates the high urgency of this problem. Our country, having the largest forest reserves, receives in the form of export earnings from the sale of forest products about 5 billion dollars, while Finland - 10 billion, Canada - more than 25 billion, the United States - more than 15 billion, Sweden - 12 billion dollars. Speaking about the development of entrepreneurship in the forestry sector of the economy, it should be noted that its formation took place in an extremely short time. Reforming forestry legislation has created the foundation for starting entrepreneurial activity in all forms - public, private, mixed. In a little over three years, the problem of leasing a significant part of the forest fund by entrepreneurial structures has been solved. The best and most economically available forest resources were in the hands of entrepreneurs. Of course, the transformation of forestry legislation was carried out not only in the Russian Federation and took place in different ways. The consequence of these transformations were changes in the basic factors of forestry production: economic; ecological; social. It should be noted that along with the changes in forestry legislation in a short period of time, the transformations that took place in the forest sector have caused multiple deformations, including in the development of entrepreneurship.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».