State Legal Policy for Planning Sustainable Development of Recreational Areas: Environmental Risk Assessment for Open Socio-Economic Systems
Notice bibliographique
Résumé
In the context of global challenges such as climate change, biodiversity loss and environmental pollution, environmental risk assessment is becoming a key tool in planning the state legal policy for the sustainable development of recreation areas.The main purpose of the article is to form a methodological approach to assessing options for implementing state legal policy on sustainable development in recreation areas.The object of study is the recreation areas of Ukraine.The scientific task involves presenting the author's vision of assessing options for ensuring sustainable development in recreation areas.For our purposes, one of the methods of systems analysis was applied -the BOCR method.The BOCR method, including benefits, opportunities, costs and risks, offers a comprehensive approach to evaluating projects, providing a deep understanding of their potential and challenges to make informed decisions.It is commonly used to evaluate the effectiveness of sustainable development projects.As a result of the study, a methodological approach to assessing options for ensuring sustainable development was developed, the results of which made it possible to obtain an information basis for the development and implementation of state legal policy in Ukraine.The existing hierarchical BOCR assessment model and the calculations performed have demonstrated the higher efficiency of the "green" mechanism for planning sustainable development with an emphasis on supporting eco-business in these areas.The introduction of a green planning mechanism promotes environmental sustainability and socio-economic development, while at the same time providing a state legal policy framework for sustainable management of recreational areas.The study has limitations in terms of taking into account the specifics of zones exclusively in Ukraine.Prospects for further research are aimed at expanding and exploring new recreation areas across Europe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».