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Enregistrement W4367726757 · doi:10.26653/1993-4947-2020-99-100-02

INTERNATIONAL COOPERATION BETWEEN RUSSIA AND VIETNAM: FORMS, SCALES AND PROSPECTS IN THE MIGRATION SPHERE

2020· article· en· W4367726757 sur OpenAlexaboutno aff
Artem S. Lukyanets, Roman V. Manshin, Anastasia S. Maksimova

Notice bibliographique

RevueToday and Tomorrow of Russian Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Political and Economic Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnamesePopulationScope (computer science)Quarter (Canadian coin)Investment (military)CommodityVietnam WarEast AsiaPolitical scienceHuman migrationGeographyDevelopment economicsEconomicsInternational economicsChinaPoliticsMarket economySociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article reveals the modern features of international cooperation between Russia and Vietnam. The characteristic of commodity circulation between countries is given. It has been established that in mutual trade in Russia it has a stable negative balance. At the same time, in 2019, Vietnam ranked 14th in terms of imports and for the year this indicator increased by 4.4%. In the first quarter of 2020, imports of goods and services from Vietnam were almost 5 times higher than exports to Vietnam. The analysis of data on the volume of investments showed that in recent years, the investment activity of Vietnamese investors in the direction of Russia has remained at an extremely low level.The scope and factors of population migration from Vietnam to Russia were also analyzed. Particular attention is paid to attracting and pushing factors for Vietnamese migrants. The characteristic is given to the main migration flows — labor and educational. The analysis of Vietnamese migration in Russia showed that it occupies a very modest place in the migration attitudes of Vietnamese. One of the reasons for this is the insufficiently active migration policy in Russia towards Vietnam, the transformation of which will contribute to the socio-economic development of strategically important regions of the country, such as the Far East.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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