Rural Population of Southern Russian Regions: Peculiarities of Age Structure
Notice bibliographique
Résumé
The current attention towards the problems of rural communities results from a number of negative trends as follows: the rural population decline, increase in the share of poor households, high migration. So, it is urgent to study the demographic potential of rural communities. The article considers peculiarities of the age structure of populations of Astrakhan Oblast, Volgograd Oblast and the Republic of Kalmykia. According to statistical data, over half of Kalmykia’s residents live in rural areas, in Astrakhan Oblast the share is a little over a third, and in Volgograd Oblast - less than a quarter of the region’s population. The analysis of age structure of Astrakhan and Volgograd Oblasts’ populations shows that the share of children and adults aged 36 to 59 is higher than that in urban populations, while the share of young and elderly people is lower. The age structure of Kalmykia’s rural population is characterized by features as follows: the share of children, young and elderly people in rural areas is lower than that within urban communities, and the share of adults aged 36 to 59 is higher. A comparative analysis of demographic indices from the three regions testifies that, in terms of age structure, there is a small share children and a large share of elderly people in Volgograd Oblast. Thus, from this perspective, Volgograd Oblast has a most unfavorable demographic structure. Further consideration of data from the three regions of Southern Russia helps us conclude that there are certain peculiarities in the age structure of rural populations. Special attention should be given to attracting the youth to villages for the development of rural territories and improvement of the demographic situation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».