МЕТОДИ І МОДЕЛІ ОЦІНКИ РІВНЯ РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ: ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ
Bibliographic record
Abstract
МЕТОДИ І МОДЕЛІ ОЦІНКИ РІВНЯ РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ: ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ Анотація.Актуальність теми дослідження полягає у необхідності переосмислення підходів до забезпечення регіонального розвитку із застосуванням сучасного інструментарію протидії негативним явищам.Особливого значення має трансформація механізму державного управління регіональним розвитком.Узагальнюючи існуючи теоретичні підходи, розвиток регіонів визначається як системна категорія, що базується на економічних, функціональних, стратегічних, безпекових, потенційних, стейкхолдерних чинників та дозволяє сформувати нове більш сприятливе середовище на основі зростання інвестиційної привабливості, конкурентоспроможності й рівня життєдіяльності населення.Забезпечення регіонального розвитку базується на кількісній основи, сформованої за результатами оцінки рівня регіонального розвитку для прийняття обґрунтованих управлінських рішень державними інституціями.Журнал « Наукові інновації та передові технології» № 1(29) 2024 (Серія «Управління та адміністрування», Серія «Право», Серія «Економіка», Серія «Психологія», Серія «Педагогіка») 215 Метою дослідження є обґрунтування теоретичних положень щодо визначення методів і моделей оцінки розвитку регіонів.Для досягнення поставленої мети вирішені наступні завдання: характеристика методів оцінки регіонального розвитку; визначення теоретичних аспектів щодо моделей оцінки розвитку регіонів.У результаті дослідження визначені методи і моделі для оцінки рівня розвитку регіонів.Запропоновано застосовувати інтегральний підхід, який базується на використання методів і моделей експертного і кількісного аналізів, аналізу ієрархій, спрямованого на визначення інтегрального показника розвитку регіонів, що дозволяє здійснити економіко-математичне моделювання та прогнозування змін напрямів та особливостей напрямів регіонального розвитку для прогнозування змін рівнів конкурентоспроможності та інвестиційної привабливості регіонів.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".