Geographical Model of Organizing Ethno-Eco-Recreational Zones (Based on Field Research in the Territories of Residence of Autochthonous Peoples)
Notice bibliographique
Résumé
The article attempts to develop a geographical model for organizing ethno-eco-recreational zones using individual territories of residence of autochthonous peoples of the Far North as an example for the purpose of its adaptation to Russian conditions and scaling in the regions of the Russian Arctic. The hypothesis of the study suggests the possibility of applying this model for managing ethno-eco-recreational zones within the Far North and the Arctic zone of the Russian Federation. The territory of the Canadian Arctic North, which is very similar in terms of natural, climatic, settlement, and socio-economic characteristics, is proposed as an analogue for the formation of a geographical model. When writing the article, the authors relied on their own expedition experience and on materials collected in the field: USA 2001 (territory of the state of Wisconsin, reservation of the Algonquin Indian people - Menominee); Canada 2017-2019 (territory of the province of Quebec, reservation of the Algonquin Indian people - Abenaki); Russian Arctic 2023–2024 (polar expeditions “NORDVIK 2023” and “Chistaya Arctic – East – 77”). The model was developed using collected data from sociological and field observations, analytical material.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».