PROVISION OF FOOD PRODUCTS TO SEPARATE NORTHERN TERRITORIES (by the example of the Russian Federation region and the region of Canada)
Bibliographic record
Abstract
Цель работы: выявить проблемы обеспечения продовольствием населения труднодоступных территорий со сложными климатическими условиями на примере Охотского района (Хабаровский край, Россия) и территории Юкон (Кана- да). Задачи: изучить основные показатели для анализа доступности продовольствен- ных товаров, необходимых для населения, проживающего на северных территориях со схожими климатическими условиями; провести мониторинг цен на продовольст- венные товары северных территорий относительно административных центров; опре- делить факторы, влияющие на обеспечение продовольствием населения северных территорий. В основе исследования лежит метод кейс-стади. В статье изучается ситуация с обеспечением продовольствия населения Охотского района Хабаровского края и канадской территории Юкон. В целях проведения сравнительного анализа про- довольственного рынка северных территорий представлены схожие по клима- тическим особенностям, условиям ведения сельскохозяйственной деятельности, плотности населения, затрудненности поставки продовольственных товаров в от- даленные посе ления территории Юкон (Канада) и Охотского района Хабаровского края (Россия). В процессе сравнения указанных регионов применены общие методы экономи- ческого и статистического анализа. Рассмотрены проблемы высоких тарифов жизне- обеспечения, высокая волатильность цен на жизненно важные продуктовые позиции первой необходимости. Представлен перечень экономических показателей, необходимых для анализа до- ступности продовольственных товаров на северных территориях. В статье показано соотношение цен на социально значимые продовольственные товары на северных территориях относительно административных центров. Определены основные факто- ры, влияющие на доступность продовольственных товаров. Основными факторами низкого качества жизнедеятельности, а именно доступ- ности продовольственных товаров для населения северных территорий, яв ляются: затрудненные логистические поставки, ценообразование на социально значимые продукты, уровень заработной платы, а также роль государства в урегулирова- нии процес сов продовольственных поставок и поддержки отдаленных северных территорий.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".