Mechanisms of State-Legal Management of Human Capital Development and Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
In modern conditions, the development of human capital is one of the main components of a long-term strategy of development for any country, in connection with which finding opportunities for the formation of mechanisms of state-legal management is relevant. The aim of this research was to assess what approaches can be used in Azerbaijan to increase the rate of human capital development in the country. The main methods used in the research were logico-legal and the method of legal hermeneutics. The interdisciplinary approach connected human capital development with broader sustainability goals, emphasizing the critical role of skilled human resources in addressing complex challenges like climate change, technological innovation, and economic diversification. Within the framework of the research, it was assessed certain indicators that characterize the peculiarities of the current state of human capital in the country. During the work, the role of governmental mechanisms in the processes of human capital management in the country was assessed. In addition, the situation related to the development of this component in Azerbaijan was assessed. It was shown that the situation in this area in the country is generally improving, but some problems still remain and continue to negatively influence on the situation. It was concluded that most of the main changes, namely social characteristics and economic development of the country, have strongly positive trends. Nevertheless, the level of education and science in the country is developing insufficiently. The study assessed the main problems that currently exist in the field of education, as well as proposed specific methods for their solution. Among the problems were: corruption; inadequate education; low number of pupils in pre-school and higher education; low pay for teachers. Using the methods proposed in the research, the government of Azerbaijan will be able to achieve significant results in improving this situation, which can be one of the catalysts for improving both the social well-being of the country and the level of economic development.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».