Bibliographic record
Abstract
МЕТОДИ І МОДЕЛІ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ Анотація.Встановлено, що розвиток регіонів є важливим напрямом функціонування держави, що формує основу для зростання рівня якості життєдіяльності населення.Він виступає «локомотивом», який забезпечується застосуванням методів і моделей, які характеризуються відсутністю єдиних підходів до напрямів розробки й використання. Особливого значення має застосування провідного вітчизняного й міжнародного досвіду, який базується на існуючій теоретичній базі та нормативно-правовому забезпеченні.Слід зазначити, що у сучасних умовах розвиток регіонів досягається формуванням якісно нового стану, який суттєво відрізняються від минулого та враховує вплив просторових, містобудівних, економічних, екологічних, безпекових, оборонних чинників.Крім того, особливого значення мають розробка та застосування методів і моделей протидії негативного впливу зовнішніх і внутрішніх чинників, а також наслідків агресії рф.У результаті дослідження досягнута мета щодо удосконалення методів і моделей забезпечення регіонального розвитку.У дослідженні вирішені завдання: охарактеризовані методи і моделі забезпечення розвитку регіонів; розробка інструментарію Журнал « Наукові інновації та передові технології» № 2(30) 2024 (Серія «Управління та адміністрування», Серія «Право», Серія «Економіка», Серія «Психологія», Серія «Педагогіка») 869 формування кількісної основи розробки напрямів формування регіонального розвитку.Для проведення дослідження і отримання результатів застосовані загальнонаукові методи (систематизації, узагальнення, теоретичного обґрунтування, системного аналізу) та спеціальні методи (моделювання, структуризація та виокремлення чинників, факторного аналізу).Для забезпечення розвитку регіонів виникає необхідність та потребує подальшого удосконалення міжнародний досвід європейських та інших розвинених країн світу.Обґрунтовані та охарактеризовані методи і моделі забезпечення регіонального розвитку, які базуються на функціональних, інституційних, кількісних, стейкхолдерних ознаках і параметрах, спрямованих на формування основи для прийняття рішень й тенденцій зростання показників розвитку регіонів.Представлені методи і моделі враховують напрями, особливості й міжнародний досвід забезпечення регіонального розвитку.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.036 |
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".