Тенденции развития отношений федерального центра и регионов в рамках процесса построения вертикали власти на современном этапе (на примере Республики Татарстан)
Bibliographic record
Abstract
Oтсутствие четкой законодательной регламентации по вопросу разграничения предметов ведения между федеральным центром и регионом, такие проблемы федеративного устройства России как асимметричность федерации, национально-территориальный принцип административно-территориального деления страны, поликонфессиональность и многонациональность нашего государства обусловили ряд актуальных проблем в свете проводимых преобразований в стране (административная реформа, реформа верхней палаты парламента, построение вертикали власти и др.). Федеральный центр стремится к укреплению власти и усилению своих полномочий, в то время как регионы настаивают на возможности самостоятельного решения политических проблем. В данной связи возникают противоречия по проблеме разграничения полномочий по предмету совместного ведения федерального центра и региона, которые должны быть решены с учетом региональных интересов и конституционного закрепления данного вопроса. Представляется, именно система федеративных отношений, сложившихся в нашей стране и требующих, однако, дальнейших усовершенствований, позволит решить назревшие проблемы, найти баланс между процессами усиления вертикали власти и расширяющимися интересами регионов.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".