Tyumen District in 1920s: Settlement Numbers and Development Features
Notice bibliographique
Résumé
The subject of this study is the rural settlements of the Tyumen district in the first quarter of the 20th century. It is noted that during this period, the Tyumen district was situated at the heart of the Tyumen region, ranking first in terms of population size (44,545 people) and the area of territory covered (5.4 thousand square kilometers). The paper examines changes in the number and typology of settlements within the Tyumen district through the lens of its rural localities. It has been established that the district’s settlement network consisted of 177 localities, falling into 11 types, with villages making up a significant proportion — over 50%. This fact indicates that in long-settled regions, settlement networks have existed in virtually unchanged forms despite various external and internal factors. Fifteen villages were identified as creating the framework of the Tyumen district’s settlement network, demonstrating resilience and successfully adapting to new conditions. For instance, data from 1912 and 1926 show that population numbers in these localities were growing, especially in those settlements occupying advantageous (central) positions within the existing network. Many villages in the Tyumen district attained this status during the Soviet period, even though at the beginning of the 20th century they were mere villages. Successful new connections between settlements were facilitated by transportation factors (the presence of railways, tract roads, and a navigable water artery — the Tura River).
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».