Typology of Core Cities of Urban Agglomerations on the Basis of Demographic Development (on the Example of European Russia)
Notice bibliographique
Résumé
The paper analyzes the features of the demographic development of cities-centers of urban agglomerations of the European part of Russia for the period 2012–2019; 54 cities with populations of at least 250 thousand people were considered. The only exception was the city-centers of the polycentric Kavminvodskaya urban agglomeration, the total population of which is more than 450 thousand people. The analysis was carried out on the basis of open data from the official statistics of Rosstat using traditional methods of summarizing and grouping. Cities with the corresponding parameters were entered into the developed three-tier typological table, which made it possible to consider the resulting groupings as a dynamic typology of core cities by the nature of demographic development. As a criterion for identifying types, we used the rate of increase/decrease in the population size; the selection of groups and subgroups within the types was made taking into account the ratio of the coefficients of natural or migration increase/decrease, the prevalence of international, interregional, intraregional migrations or their combinations. Six types of cities with a predominance of population increase or decrease were identified. Migration is the dominant source of population increase, and natural increase is declining everywhere. Stable indicators of demographic development are typical for a limited number of cities and are manifested in those that have vivid competitive advantages – a favorable geographic location, economic growth, a higher quality of the urban environment, image attractiveness. About a quarter of cities do not have the ability to overcome negative trends and transition to demographic growth. The cities close to the Russian capital are losing a competition for the labor resources. Unfavorable manifestations in the demographic situation of the largest cities, including some million plus cities, are found. A comparative analysis of the dynamics of the population size at the beginning and end of the study period revealed the tendencies of the growth of negative symptoms in the demographic development, practically in all the cities under study.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».