Econometric Analysis of the Labor Market in the North Caucasus Region
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is an econometric analysis of the labor market in the North Caucasus region in the Russian Federation. The article examines the main indicators characterizing the labor market, such as the average monthly nominal accrued wages of workers across the entire spectrum of economic organizations as a whole by business entities, the real average monthly accrued wages of workers, the share of the number of workers employed in work with harmful and/or dangerous conditions labor in organizations, Labor productivity index, Level of innovative activity of organizations, Degree of depreciation of fixed assets in the constituent entities of the Russian Federation of the Russian Federation across the entire spectrum of organizations, Consumer price indices for all goods and services by subject at the end of the period, Number of graduates of higher educational institutions that have a direct impact on the level of unemployment and labor force in the region. The relevance of the chosen topic is due to the study of the role of these indicators in the analysis of the region’s activities in an economic and social key. The structure of the article provides for a consistent presentation of the results of the analysis of each of the models, an assessment of their adequacy and explanatory power, as well as an interpretation of the obtained modeling results. Particular attention is paid to how changes in economic indicators and policies can affect the labor market and unemployment rates in the region. In conclusion, conclusions based on the results of the study are formulated and recommendations are proposed to stimulate economic growth and reduce unemployment in the North Caucasus Federal District.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».