Turizm potensialının təhlili və qiymətləndirilməsi (Naxçıvan Muxtar Respublikası timsalında)
Bibliographic record
Abstract
Məqalədə Naxçıvan Muxtar Respublikasının turizm potensialı kompleks şəkildə təhlil edilir və regionun təbii, mədəni, tarixi, rekreasiya, ekoloji və sağlamlıq resursları qiymətləndirilir. Araşdırmada Naxçıvanın əlverişli coğrafi mövqeyi, əlçatan nəqliyyat infrastrukturu, zəngin landşaftları, mineral suları, sanatoriya kompleksləri, dini ziyarətgahları və çoxşaxəli mədəni irsi əsas turizm üstünlükləri kimi vurğulanır. Statistik məlumatlar regionda daxili və gəlmə turizmin dinamikasını göstərir. Bununla yanaşı, infrastruktur məhdudiyyətləri, resursların idarə olunmasında sistemsizlik və marketinq çatışmazlıqları mövcud problemlər kimi qeyd olunur. SWOT təhlili əsasında turizmin inkişaf imkanları və risklər müəyyənləşdirilir. Məqalədə həmçinin “2023–2027-ci illər Dövlət Proqramı”nın turizm sektoruna təsiri təhlil olunur və proqramın infrastrukturun müasirləşdirilməsi, sağlamlıq, ekoloji, dini və rəqəmsal turizmin təkmilləşdirilməsi baxımından region üçün geni şimkanlar yaratdığı nəticəsinə gəlinir.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.017 |
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".