Methodological specifics of forecasting the development of the industrial sector of a region’s economy factoring in the impact of shock “impulses” on it (Through the example of the republic of Tatarstan)
Notice bibliographique
Résumé
© 2015 Canadian Center of Science and Education. All rights reserved. Present-day economic conditions are characterized by a high level of integration and interpenetration between national economic systems. This, in turn, determines the way economic relations that form as a result of the impact of not just internal but external “impulses” on them are to be coordinated and will be operating. The latter are formed, for instance, as a result of overcoming trade barriers in interstate relations or, on the contrary, as a result of restrictions imposed in relation to access to external resources and markets. There are two aspects that impart particular relevance to the processes of generating external impulses. Firstly, Russia’s entry into the World Trade Organization (WTO) in 2012 determined a whole spectrum of dimensions for the development and transformation of trade-economic processes (garnering better, compared with existing, and non-discriminatory conditions for the access of Russian products to foreign markets; creating a more favorable climate for foreign investment as a result of bringing the legislative system in line with WTO norms, etc.) (Gafurov, Safiullin, & Safiullin, 2012). Secondly, tensions building over the last several months between the Russian Federation and a particular segment of the global community are generating a number of serious risks associated with a set of institutional and market restrictions, which are directly or indirectly affecting the development of the industrial and financial sectors of the national and, consequently, regional economic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,032 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,022 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».