Income and consumer expenditure of households in the northern provinces of Canada
Notice bibliographique
Résumé
В условиях быстроизменяющегося мира, санкционной войны, попытки экономической блокады России со стороны западного блока становится актуальным проводить анализ этого влияния как на российскую экономику, так и на экономики западных стран. Для проведения текущего анализа необходимо рассмотреть предыдущие периоды, до начала СВО и введения жестких экономических санкций. В настоящем исследовании проведен анализ доходов и потребительских расходов домашних хозяйств в трех северных провинциях Канады – Юконе, Нунавуте и Северо-Западных территориях за 2000–2022 гг. Все три провинции располагаются в экстремальных климатических условиях, схожих с районами Крайнего Севера Российской Федерации. На основе полученных данных выявлена существенная социальная поддержка правительством Канады северных территорий, что приводит к более высокому уровню жизни населения, чем в среднем по стране. Значительное превышение доходов над потребительскими расходами становится причиной роста накоплений граждан. Наблюдается стабильный рост уровня жизни населения в течение всего рассматриваемого периода и в анализируемых провинциях, и в целом по стране. Опыт социальной поддержки населения на севере Канады можно частично использовать при формировании программ социально-экономической поддержки районов Крайнего Севера России.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».