Bibliographic record
Abstract
In recent years, Mongolia has actively pursued policies aimed at promoting foreign investment, labor force, and tourism in order to support economic growth and advance national development. As part of these efforts, creating a favorable environment for foreign nationals has become a key priority. Consequently, there is a growing necessity to modernize, digitize, and enhance the efficiency of the registration system for foreign nationals in accordance with international standards.To improve the registration system, the legal environment has been revised, and in 2020, the Parliament of Mongolia adopted several amendments to the Law on the Legal Status of Foreign Nationals, particularly concerning the registration processes and requirements for foreign citizens.Establishing a reliable registration system for foreign nationals residing in Mongolia—whether for official, personal, or short-term purposes—is of critical importance for ensuring their security, pre venting crime and legal violations, and enabling effective emergency response in the event of natu ral disasters or other force majeure situations. Furthermore, it contributes to the broader goals of protecting national security and public order.Accordingly, this study examines the legal framework, policy orientation, and current implementa tion practices concerning the registration and oversight of foreign nationals, with a comparative perspective drawn from the experiences of Singapore and Canada. It further identifies key chal lenges facing the system and offers policy recommendations and practical measures to improve its effectiveness and alignment with international best practices. Гадаадын иргэдийн аюулгүй байдлыг бүртгэлээр дамжуулан хангах нь Хураангуй: Сүүлийн жилүүдэд Монгол Улс эдийн засгийн өсөлтөө дэмжих, хөгжлийн түвшинг ахиулах зорилгоор гадаадын хөрөнгө оруулалт, ажиллах хүч, аялал жуулчлалыг дэмжихэд чиглэсэн бодлогыг тууштай хэрэгжүүлж, гадаадын иргэдэд таатай нөхцөл бүрдүүлэхийг зорьсоор ирсэн. Энэхүү бодлогын хүрээнд гадаадын иргэдийн бүртгэлийн тогтолцоог олон улсын жишигт нийцүүлэн шинэчлэх, цахимжуулах, үр ашигтай болгох зайлшгүй шаардлага тулгарч байна.Бүртгэлийн тогтолцоог сайжруулах зорилгоор хууль эрх зүйн орчны шинэчлэл хийж, 2020 онд УИХ-аас Гадаадын иргэний эрх зүйн байдлын тухай хуульд гадаадын иргэнийг бүртгэх, бүртгүүлэх үйл явцтай холбогдсон хэд хэдэн нэмэлт, өөрчлөлт оруулсан.Монгол Улсад албан болон хувийн хэргээр оршин сууж буй болон түр ирэгч гадаадын иргэдийн шилжилт хөдөлгөөн, урсгал, төвлөрлийг бүртгэлжүүлэх нь тэдний аюулгүй байдлыг хангах, гэмт хэрэг, зөрчлөөс урьдчилан сэргийлэх, байгалийн гамшиг, давагдашгүй хүчин зүйл тохиолдсон онцгой нөхцөлд хариу арга хэмжээ шуурхай авч хэрэгжүүлэх, үндэсний аюулгүй байдлыг хангах чухал ач холбогдолтой юм. Иймд энэхүү судалгаа нь Сингапур, Канад Улсын жишээг харьцуулан авч үзэж, Монгол Улсад гадаадын иргэдийн бүртгэлийн тогтолцоог боловсронгуй болгох чиглэлээр хууль эрх зүйн зохицуулалт, бодлогын чиг хандлага, хэрэгжилтийн байдал болон тулгамдаж буй асуудлыг тодорхойлон дүгнэж, цаашид авч хэрэгжүүлэх боломжит арга хэмжээг санал болгоход чиглэнэ. Түлхүүр үг: бүртгэлийн тогтолцоо, 48 цагийн бүртгэл, хууль эрх зүйн орчин, аюулгүй байдал
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 | 0.011 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".