COMPARATIVE ANALYSIS OF RURAL TERRITORIES MANAGEMENT IN VARIOUS COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
Депопуляция сельских территорий в России является следствием социально-экономических проблем, характерных для села. Поэтому внимание государства к политике развития сельских территорий повышается. Разработка эффективных программ в данной области основывается на исследовании проблем сельского развития, которое неизбежно связано с изучением существующего опыта. В данной работе представлен критический анализ накопленного опыта в области управления сельскими территориями в различных странах. Целью статьи является обобщение и сравнительная характеристика подходов и методов управления развитием сельских территорий в России, Евросоюзе, США, Канаде и Китае. В данных странах накоплен достаточно большой опыт в исследуемой области, положительные аспекты которого заслуживают внимания. Полученные результаты исследования можно использовать как методическую основу при разработке отдельных положений политики сельского развития. Результаты сравнительного анализа подходов, реализуемых в различных странах, по ключевым индикаторам могут стать основой в выборе направлений развития сельских территорий. Depopulation of rural territories in Russia is the consequence of characteristic social and economic problems. So, the state pays much attention to the development of rural territories. The development of effective programs is based on the study problems of development. The analysis of the experience in rural territories management in various countries is presented. The aim of the work is a comparative analysis of deferent approaches and methods of rural territories development management in Russia, European Union, USA, Canada and China. The results of the study can be used as basic methods of rural development policy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».