AI-Driven Innovation in Russian Youth Policy: Strategies, Mechanisms, and Practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
How Artificial Intelligence (AI) enhances the effectiveness of Russian youth policy implementation amidst technological advancements and digital transformation? The study’s novelty lies in its comprehensive analysis of specific mechanisms for integrating AI into the Russian youth policy system, considering national strategic priorities. Furthermore, it identifies personalized approaches to youth human capital management through AI. Analyzing the functional potential of AI technologies, the Russian Youth Policy Strategy to 2030, and relevant practices of applying digital technologies with AI systems in the context of youth policy, the authors highlight three key areas for AI implementation: 1) developing strategic monitoring and forecasting systems for youth vulnerabilities, 2) acceleration of transformation processes in the sphere of implementation of youth policy through the introduction of digital products with elements of artificial intelligence, and 3) optimizing processes for engaging youth in social dynamics, intensification of civic engagement. The article presents examples of successful national and international scenarios in these areas and proposes new approaches to enhance youth policy strategy implementation through innovative intelligent technologies. Significant limitations of AI application are noted, including ethical concerns and methodological challenges. The study outlines key risks in developing legislative initiatives aimed at regulating the use of AI within the youth human capital management ecosystem, emphasizing the importance of balancing innovation promotion with the protection of citizens’ rights and freedoms in the digital environment.
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.
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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle