Possibilities of Land Management Planning and Development to Achieve the Principles of Sustainable Development: The Relationship Between Legal Regulation and Institutional Support Models in the Context of Digitalization Development
Notice bibliographique
Résumé
Modern challenges of sustainable development require improving the mechanisms of legal and institutional regulation of land resources in the context of digital transformation.This is necessary to improve land management efficiency while ensuring a balance of land use's environmental, economic, and social aspects.We selected several countries (Russia, Kazakhstan, Uzbekistan, Kyrgyzstan, and Tajikistan) as the object of research to determine optimal models for regulating land resources.The methodology includes a comparative legal analysis of the regulatory framework of the selected countries, expert interviews (n=42), and focus groups with experts in land law and digitalization of public administration.The authors have found that in the countries studied, the effectiveness of digital transformation of land management is determined not only by technological solutions but also by the degree of harmonization of national legislation with international standards of sustainable development and the availability of institutional mechanisms for interdepartmental integration and legal protection of land data.There are two main trends: the formation of comprehensive legal regulation (Russia, Kazakhstan) and fragmentary legislation updating (Uzbekistan, Kyrgyzstan, Tajikistan).Ultimately, based on the results obtained on the relationship between legal regulation, institutional mechanisms, and digitalization of land management, the authors have proposed recommendations for planning and developing land management to achieve the principles of sustainable development for each country.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».