Digital Divide of Regions: Possible Growth Points for Their Digital Maturity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is to research the process of digitalization of the regional economy and society in order to identify the root causes for discrepancy in their progress and determine the main directions for improving regional management systems to reduce their digital inequality.This article analyzes the digital development of regions in Russia, based on statistical data from 2013 to 2020.The results show a significant gap between the leading and the underdeveloped regions.The study identifies the root causes of the imbalance and backwardness in digitalization, and provides insights for the further digital transformation of regions in the implementation of the Digital Economy National Program.The proposed methodology to assess the digital competitiveness of regions provides for an analysis of the key areas of digital transformation directly related to the digitalization of the public services sector, the economy and the social sphere.It enables to consider the innovative potential in the regional context, track the digital transformation of organizations and their involvement in digital ecosystems, and identify changes in households in terms of connecting to ICT and using personal computers, based on their digital literacy and competencies.The article provides valuable insights, which can be useful for managers and members of the scientific community involved in evaluating the effectiveness of developing the digital potential of regions and in promoting digital transformation in Russia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle