MétaCan
Menu
Back to cohort

ЕКОНОМІЧНІ ПОКАЗНИКИ РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ: ХАРАКТЕРИСТИКА ТА ТЕНДЕНЦІЇ ЗМІН

2024· article· uk· W4394822374 on OpenAlexaff
Людмила Коваленко, Михайло Притула

Bibliographic record

VenueНаукові інновації та передові технології · 2024
Typearticle
Languageuk
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsTransport Canada
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental science

Abstract

fetched live from OpenAlex

ЕКОНОМІЧНІ ПОКАЗНИКИ РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ:ХАРАКТЕРИСТИКА ТА ТЕНДЕНЦІЇ ЗМІН Анотація.Доведена актуальність щодо визначення економічних показників розвитку регіонів.Досягнута мета роботи відносно обґрунтування тенденцій розвитку регіонів шляхом застосування системи економічних показників.Для досягнення поставленої мети вирішені наступні завдання: виокремити показники розвитку регіонів; охарактеризувати тенденції змін регіонального розвитку на сучасному етапі економічних перетворень; розробити заходи забезпечення розвитку регіонів.Розвиток регіонів визначається як системна категорія, що складається із сукупності взаємопов'язаних елементів, взаємодія яких призводить до структурних змін, які формують якісно нові взаємовідносини та стан спрямовані на зростання ефективності функціонування регіональних структур.У результаті дослідження обґрунтовані теоретико-методичні підходи до визначення розвитку регіонів: функціональний: характеризується напрямами та особливостями забезпечення розвитку регіонів; структурний: визначається Журнал «Наукові інновації та передові технології» № 4(32) 2024 (Серія «Управління та адміністрування», Серія «Право», Серія «Економіка», Серія «Психологія», Серія «Педагогіка») 748 елементами регіонального розвитку; цілеорієнтований: спрямований на забезпечення цілей розвитку регіонів; стратегічний: визначається напрямами та особливостями розробки й реалізації стратегії розвитку регіонів; системний: характеризується комплексом взаємопов'язаних елементів, спрямованих на формування теоретико-методичної та кількісної платформи для прийняття обґрунтованих управлінських рішень.Виокремлені економічні показники регіонального розвитку, які базується на даних Державного комітету статистики, що дозволило виокремити напрями та особливості розвитку.Це дозволяє сформувати кількісну основу для розробки багаторівневої системи показників, методу інтегральної оцінки, економіко-математичного моделювання та прогнозування й сформувати відповідні науково обґрунтовані рекомендації.Запропоновані заходи забезпечення розвитку регіонів: забезпечення позитивної динаміки валового регіонального продукту

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.025
Scholarly communication0.0140.009
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.003

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueНаукові інновації та передові технологіїSame topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207