PROVISION OF FOOD PRODUCTS TO SEPARATE NORTHERN TERRITORIES (by the example of the Russian Federation region and the region of Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Цель работы: выявить проблемы обеспечения продовольствием населения труднодоступных территорий со сложными климатическими условиями на примере Охотского района (Хабаровский край, Россия) и территории Юкон (Кана- да). Задачи: изучить основные показатели для анализа доступности продовольствен- ных товаров, необходимых для населения, проживающего на северных территориях со схожими климатическими условиями; провести мониторинг цен на продовольст- венные товары северных территорий относительно административных центров; опре- делить факторы, влияющие на обеспечение продовольствием населения северных территорий. В основе исследования лежит метод кейс-стади. В статье изучается ситуация с обеспечением продовольствия населения Охотского района Хабаровского края и канадской территории Юкон. В целях проведения сравнительного анализа про- довольственного рынка северных территорий представлены схожие по клима- тическим особенностям, условиям ведения сельскохозяйственной деятельности, плотности населения, затрудненности поставки продовольственных товаров в от- даленные посе ления территории Юкон (Канада) и Охотского района Хабаровского края (Россия). В процессе сравнения указанных регионов применены общие методы экономи- ческого и статистического анализа. Рассмотрены проблемы высоких тарифов жизне- обеспечения, высокая волатильность цен на жизненно важные продуктовые позиции первой необходимости. Представлен перечень экономических показателей, необходимых для анализа до- ступности продовольственных товаров на северных территориях. В статье показано соотношение цен на социально значимые продовольственные товары на северных территориях относительно административных центров. Определены основные факто- ры, влияющие на доступность продовольственных товаров. Основными факторами низкого качества жизнедеятельности, а именно доступ- ности продовольственных товаров для населения северных территорий, яв ляются: затрудненные логистические поставки, ценообразование на социально значимые продукты, уровень заработной платы, а также роль государства в урегулирова- нии процес сов продовольственных поставок и поддержки отдаленных северных территорий.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».