Clustering of Regions of the Far East by the Level of Health Determinants
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to cluster the Far Eastern regions according to the level of their key health determinants, considering demographic, socioeconomic, environmental, and behavioral factors that are specific to each region. The study’s relevance is due to ongoing demographic crises and the pronounced differentiation between regions in terms of key demographic indicators. The methodology included multivariate statistical analysis using t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding (t-SNE), k-means clustering, fuzzy-means clustering and self-organized maps, as well as correlation analysis. Clustering of the Far Eastern Federal District’s subjects was performed based on their health determinant levels. Classical and modern approaches were considered as a theoretical basis for defining and assessing these determinants, including international experiences (WHO, the Ottawa Charter), and domestic research. As a result, regions were clustered into groups with different health determinant structures and levels. Key internal and external factors affecting population health were identified. Scientific novelty lies in using a combination of modern clustering methods to normalize indicators, analyze fuzzy affiliations of regions to groups, visualize multivariate data, identify topological relationships between groups, and assess clustering quality using the silhouette coefficient. The use of neural networks and fuzzy logic classification methods significantly improves data analysis quality and clustering results. Practical significance lies in applying the resulting clusters to targeted regional policies, such as targeted resource allocation for prevention programs, improved infrastructure, and monitoring public health systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».