Socio-Economic Transformations of Small Rural Settlements of Zakarpattia Amidst Decentralisation
Notice bibliographique
Résumé
The study analyses the key parameters of the population of small rural settlements of the Zakarpatska Oblast amidst economic transformation. Small settlements are described by low population density, which in some rural settlements is three times lower than the regional average. Over the last period there has been a tendency to increase the number of small rural settlements with a population of less than 150 people. Depopulation of villages creates conditions when it is unprofitable to maintain educational, healthcare, cultural institutions, etc. The current situation leads to the destruction of the infrastructure of the village, which is already in decline. The purpose of the study is to analyse the socio-economic development of small rural settlements in the region amidst decentralization. The main attention is paid to the study of problems that describe the quality of life of the rural population – analysis of the main trends of demographic reproduction, the development and effectiveness of new legal forms of management in rural areas amidst the intensifying market relations. The sectoral structure of the economy of rural settlements is analysed, the study substantiates the offers directed on integration of small rural commodity producers in the integrated agro-industrial structures, development of the rural industry, establishment of cooperative movement in the village. The level of satisfaction of the rural population with the main objects of social infrastructure is investigated on the materials of sociological monitoring of the rural population.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».