Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "classification of regions" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Differentiation of human potential quality in regions of Ukraine: demographic and health aspects
    Zróżnicowanie jakości potencjału ludzkiego w regionach Ukrainy: aspekty demograficzne i zdrowotne
    Autorzy:
    Stepura, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2117518.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    human potential quality
    demography
    valeology
    regions of Ukraine
    classification
    discriminatory analysis
    jakość kapitału ludzkiego
    demografia
    waleologia
    regiony Ukrainy
    klasyfikacja
    analiza dyskryminacyjna
    Opis:
    This study describes a method for evaluating the quality of human potential within Ukraine’s current conditions, by looking at the demographic and valeologic (healthy living) component. This research was conducted on the basis of Ukraine’s regional data. In addition to measuring the level of quality development according to this component, the method aims to classify regions on its basis. Such classification is a justification for regional policies geared at human development and for distribution of resources by region. The study uses a discriminant analysis as well as some methods of taxonomic analysis. As a result of the analysis, Ukrainian regions were divided into four groups. The method applied in this research is universal and can be used to assess and classify regions according to other components of human potential quality, provided that relevant indicators are applied. It can also be approved and implemented in other countries because the statistical database is quite unified in terms of indicators that are included in the analysis.
    W artykule przedstawiono metodę oceny jakości potencjału ludzkiego we współczesnej Ukrainie poprzez pryzmat komponentów demograficznego i waleologicznego (w tym zdrowego trybu życia). Analizę przeprowadzono na podstawie danych regionalnych. Oprócz pomiaru poziomu rozwoju jakości potencjału ludzkiego metoda ta umożliwia klasyfikację regionów. Taka klasyfikacja stanowi uzasadnienie stosowania polityki regionalnej ukierunkowanej na rozwój człowieka oraz podziału środków między regiony. W badaniu zastosowano analizę dyskryminacyjną, a także wybrane metody analizy taksonomicznej. W wyniku analizy ukraińskie regiony zostały podzielone na cztery grupy. Metoda zastosowana w badaniu jest uniwersalna i może być wykorzystywana do oceny oraz klasyfikacji regionów według innych elementów jakości potencjału ludzkiego pod warunkiem zastosowania odpowiednich wskaźników. Może być również wdrożona w badaniach innych krajów, ponieważ baza danych statystycznych jest dość jednolita pod względem wskaźników wykorzystanych w analizie.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2020, 19, 1; 49-59
    1644-0757
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zróżnicowanie poziomu rozwoju zrównoważonego województw Polski z wykorzystaniem analizy wielowymiarowej
    Differentiation the Level of Sustainable Development of the Polish Regions Through the Use of Multivariate Analysis
    Autorzy:
    Fura, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/549120.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
    Tematy:
    rozwój zrównoważony
    syntetyczny miernik rozwoju
    klasyfikacja województw
    sustainable development
    synthetic indicator of development
    classification of regions
    Opis:
    Artykuł prezentuje wyniki badań dotyczących oceny poziomu rozwoju zrównoważonego województw Polski przeprowadzonej z wykorzystaniem wielowymiarowej analizy danych. Do analizy wykorzystano dane statystyczne w postaci wskaźników dostępne w statystyce publicznej za 2012 r. Wybrane zmienne dotyczyły ekonomicznych, społecznych i środowiskowych aspektów rozwoju zrównoważonego. Przeprowadzone badania pozwoliły na sporządzenie rankingu województw według wartości syntetycznego miernika rozwoju oraz pozwoliły na podział województw na grupy o zbliżonym poziomie rozwoju. Wyniki badań wskazały na istnienie zróżnicowania województw względem po-ziomu rozwoju zrównoważonego.
    The paper presents research results concerning the assessment of the level of sustainable development of Polish regions conducted with the use of multivariate data analysis. For this analysis statistical data in the form of indicators available in the official statistics for 2012 were used. Selected variables was related to economic, social and environmental aspects of sustainable development. The study made it possible to draw up a ranking of provinces according to the synthetic indicator of development as well as the distribution of provinces into groups of similar level of development. Research results indicated the existence of a diversity between regions with respect to the level of sustainable development.
    Źródło:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2015, 44 cz. 1; 108-117
    1898-5084
    2658-0780
    Pojawia się w:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    MEASURE OF THE LEVEL OF SOCIO–ECONOMIC DEVELOPMENT IN PROVINCES
    Autorzy:
    Sobiechowska-Ziegert, Aneta
    Mikulska, Aniela
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453357.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    socio-economic development
    synthetic variable
    classification of regions
    Opis:
    The scope of Polish macro-economic data for assessing the level of socio-economic development of the country is largely limited because of the regional variation. Therefore there is a need for cyclic selection and the verification of criteria which allow identifying regions with a similar level of socio-economic development or those that clearly differ from the mean values. The aim of the study is to compare Poland’s provinces in terms of their socio-economic development, which helps identify the most similar regions as far as the adopted criteria are concerned.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 200-209
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fuzzy classification of European regions in the evaluation of smart growth
    Ocena inteligentnego rozwoju regionów europejskich z zastosowaniem klasyfikacji rozmytej
    Autorzy:
    Markowska, Małgorzata
    Jefmański, Bartłomiej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422986.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    fuzzy region classification
    fuzzy c-means
    Europe 2020
    smart growth of regions
    rozmyta klasyfikacja regionów
    rozmyta metoda c-średnich
    Europa 2020
    rozwój inteligentny regionów
    Opis:
    “Europe 2020 Strategy” presents the vision of European economy development, in which smart development, i.e. development based on knowledge and innovation, constitutes one of major priorities. Smart specialization which refers to enterprises, research centres and high schools cooperating in defining the most promising areas of specialization in a given region, represents one of crucial smart development components. Smart specialization refers to both, the concept and the tool, allowing regions and countries to assess their unique position in knowledge-based economy. This knowledge should not be underestimated at the stage of preparing regional and interregional policy assumptions and specifying directions for the distribution of financial means allocated to further development of regions, constructing their advantage in regional space and position in knowledge based economy. Therefore, the essential objective of the hereby study is to distinguish classes of regions in European space with regard to one complex phenomenon, i.e. smart specialization. For this reason both classical and fuzzy classification methods were applied. Such approach facilitated e.g. specifying these regions for which it is difficult to provide clear division regarding their membership in distinguished classes. They are the regions which “keep searching” for their optimum path of smart development and which should be offered particular attention from entities managing development at regional, national and overall EU level.
    „Strategia Europa 2020” stanowi wizję rozwoju gospodarki europejskiej, dla której jednym z priorytetów jest rozwój inteligentny czyli oparty na wiedzy i innowacjach. Istotnym elementem inteligentnego rozwoju jest inteligentna specjalizacja obejmująca przedsiębiorstwa, ośrodki badawcze oraz szkoły wyższe, które współpracują na rzecz określenia najbardziej obiecujących obszarów specjalizacji w danym regionie. Stanowi ona zarówno koncepcję jak i narzędzie pozwalające regionom i krajom ocenić ich unikalną pozycję w gospodarce opartej na wiedzy. Trudno przecenić tą wiedzę na etapie formułowania założeń polityk regionalnych i interregionalnych oraz ustalania kierunków dystrybucji środków finansowych przeznaczonych na dalszy rozwój regionów budujących swoją przewagę w przestrzeni regionalnej oraz pozycję w gospodarce opartej na wiedzy. Dlatego zasadniczym celem niniejszego opracowania było wyodrębnienie klas regionów w przestrzeni europejskiej ze względu na zjawisko złożone jakim jest inteligentna specjalizacja. W tym celu zastosowano klasyczne i rozmyte metody klasyfikacji. Podejście takie umożliwiło m.in. wskazanie tych regionów, dla których nie można jednoznacznie określić przynależności do wyodrębnionych klas. Są to regiony „poszukujące” optymalnej ścieżki inteligentnego rozwoju, które winne zostać otoczone szczególną uwagą przez podmioty zarządzające rozwojem zarówno na szczeblu regionalnym, krajowym jak i całej wspólnoty europejskiej.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 1; 74-93
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies