Suchergebnisse - "ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ"

Relation: https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1285/692; Бородулина Г.С., Токарев И.В., Левичев М.А. Изотопный состав (δ18O, δ2H) снежного покрова Карелии // Лёд и Снег. 2021. Т. 61. № 4. С. 521–532. https://doi.org/10.31857/S2076673421040105; Васильчук Ю.К., Чижова Ю.Н., Буданцева Н.А., Лычагин М.Ю., Поповнин В.В., Ткаченко А.Н. Изотопный состав зимнего снега на хребте Аибга (Красная Поляна), Западный Кавказ // Арктика и Антарктика. 2017. № 3. С. 99–118. https://doi.org/10.7256/2453-8922.2017.3.24402; Екайкин А.А., Владимирова Д.О., Тебенькова Н.А., Бровков Е.В., Верес А.Н., Ковязин А.В., Козачек А.В., Линдрен М., Шибаев Ю.А., Преображенская А.В., Липенков В.Я. Пространственная изменчивость изотопного состава и скорости накопления снега на снегомерном полигоне станции Восток (Центральная Антарктида) // Проблемы Арктики и Антарктики. 2019. Т. 65. № 1. С. 46–62. https://doi.org/10.30758/0555-2648-2019-65-1-46-62; Екайкин А.А., Липенков В.Я., Сократова И.Н., Преображенская А.В. Изотопный состав снега и льда в Антарктиде: климатический сигнал и постдепозиционный шум // Проблемы Арктики и Антарктики. 2007. № 2 (76). С. 96–105.; Зыкин Н.Н., Токарев И.В., Виноград Н.А. Мониторинг стабильных изотопов (δ2 H, δ18O) в осадках Москвы (Россия): сравнение периодов 2005–2014 и 1970–1979 гг. // Вестник Санкт-Петербургского ун-та. Науки о Земле. 2021. Т. 66. № 4. С. 723–733. https://doi.org/10.21638/spbu07.2021.405; Фирц Ш., Армстронг Р.Л., Дюран И., Этхеви П., Грин И., МакКланг Д.М., Нишимура К., Сатьявали П.К., Сократов С.А. Международная классификация для сезонно-выпадающего снега (руководство к описанию снежной толщи и снежного покрова) Русское издание (Материалы гляциологических исследований, 2012, № 2). М: Ин-т географии РАН, Гляциологическая ассоциация, 2012. 80 с.; Фролов Д.М., Комаров А.Ю., Селиверстов Ю.Г., Сократов С.А., Турчанинова А.С., Гребенников П.Б. Изучение пространственно-временной неоднородности снежной толщи на площадке МО МГУ зимой 2018/2019. г. // Эколого-климатические характеристики атмосферы Москвы в 2018 г. по данным Метеорологической обсерватории МГУ имени М.В. Ломоносова. М.: МАКС Пресс, 2019. С. 225–230.; Чижова Ю.Н., Васильчук Ю.К. Дейтериевый эксцесс в снеге и ледниках Полярного Урала и пластовых льдах юга Ямала и побережья Байдарацкой губы // Арктика и Антарктика. 2017. № 2. С. 100–111. https://doi.org/10.7256/2453-8922.2017.2.23342; Чижова Ю.Н., Михаленко В.Н., Васильчук Ю.К., Буданцева Н.А., Козачек А.В., Кутузов С.С., Лаврентьев И.И. Изотопный состав кислорода снежнофирновой толщи на Восточной вершине Эльбруса // Лёд и Снег. 2019. Т. 59. № 3. С. 293–305. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-3-426; Эколого-климатические характеристики атмосферы Москвы в 2018 г. по данным Метеорологической обсерватории МГУ имени М. В. Ломоносова / Ред. М. А. Локощенко. М.: МАКС Пресс, 2019. 277 с. https://doi.org/; Ala-aho P., Tetzlaff D., McNamara J.P., Laudon H., Kormos P., Soulsby C. Modeling the isotopic evolution of snowpack and snowmelt: Testing a spatially distributed parsimonious approach // Water Resources Research. 2017. V. 53. № 7. P. 5813–5830. https://doi.org/10.1002/2017WR020650; Allen S.T., Jasechko S., Berghuijs W.R., Welker J.M., Goldsmith G.R., Kirchner J.W. Global sinusoidal seasonality in precipitation isotopes // Hydrology and Earth System Sciences. 2019. V. 23. № 8. P. 3423–3436. https://doi.org/10.5194/hess-23-3423-2019; Beria H., Larsen J.R., Ceperley N.C., Michelon A., Vennemann T., Schaefli B. Understanding snow hydrological processes through the lens of stable water isotopes // WIREs Water. 2018. V. 5. № 6. e1311. https://doi.org/10.1002/wat2.1311; Cooper L.W. Isotopic fractionation in snow cover // Isotope tracers in catchment hydrology / Eds. C. Kendall, J. J. McDonnell. New York: Elsevier Sci., 1998. P. 119–136. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-81546-0.50011-2; Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation // Tellus. 1964. V. 16. № 4. P. 436–468. https://doi.org/10.1111/j.2153-3490.1964.tb00181.x; Dietermann N., Weiler M. Spatial distribution of stable water isotopes in alpine snow cover // Hydrology and Earth System Sciences. 2013. V. 17. № 7. P. 2657–2668. https://doi.org/10.5194/hess-17-2657-2013; Ebner P.P., Steen-Larsen H.C., Stenni B., Schneebeli M., Steinfeld A. Experimental observation of transient δ18O interaction between snow and advective airflow under various temperature gradient conditions // The Cryosphere. 2017. V. 11. № 4. P. 1733–1743. https://doi.org/10.5194/tc-11-1733-2017; Environmental Isotopes in the Hydrological Cycle. Principles and Applications (IHP-V IAEA Technical Documents in Hydrology, No. 39). V. 1 / Ed. W.G. Mook. IAEA, UNESCO, 2001 (reprint [2020]). 164 p.; Koeniger P., Hubbart J.A., Link T., Marshall J.D. Isotopic variation of snow cover and streamflow in response to changes in canopy structure in a snow-dominated mountain catchment // Hydrological Processes. 2008. V. 22. № 4. P. 557–566. https://doi.org/10.1002/hyp.6967; Konishchev V.N., Golubev V.N., Sokratov S.A. Sublimation from a seasonal snow cover and an isotopic content of ice wedges in the light of a palaeoclimate reconstruction // ICOP 2003. Permafrost. Proceedings of the Eighth International Conference on Permafrost, 21–25 July 2003, Zürich, Switzerland. V. 1 / Eds. M. Phillips, S.M. Springman, L.U. Arenson. Lisse: Swets & Zeitlinger, 2003. P. 585–590.; Kozachek A., Mikhalenko V., Masson-Delmotte V., Ekaykin A., Ginot P., Kutuzov S., Legrand M., Lipenkov V., Preunkert S. Large-scale drivers of Caucasus climate variability in meteorological records and Mt El’brus ice cores // Climate of the Past. 2017. V. 13. № 5. P. 473– 489. https://doi.org/10.5194/cp-13-473-2017; Lee J., Feng X., Faiia A.M., Posmentier E.S., Kirchner J.W., Osterhuber R., Taylor S. Isotopic evolution of a seasonal snowcover and its melt by isotopic exchange between liquid water and ice // Chemical geology. 2010. V. 270. № 1–4. P. 126–134. https://doi.org/10.1016/j.chemgeo.2009.11.011; Mikhalenko V., Sokratov S., Kutuzov S., Ginot P., Legrand M., Preunkert S., Lavrentiev I., Kozachek A., Ekaykin A., Faïn X., Lim S., Schotterer U., Lipenkov V., Toropov P. Investigation of a deep ice core from the Elbrus western plateau, the Caucasus, Russia // The Cryosphere. 2015. V. 9. № 6. P. 2253–2270. https://doi.org/10.5194/tc-9-2253-2015; Penna D., Ahmad M., Birks S.J., Bouchaou L., Brenčič M., Butt S., Holko L., Jeelani G., Martínez D.E., Melikadze G., Shanley J.B., Sokratov S.A., Stadnyk T., Sugimoto A., Vreča P. A new method of snowmelt sampling for water stable isotopes // Hydrological Processes. 2014. V. 28. № 22. P. 5637–5644. https://doi.org/10.1002/hyp.10273; Proksch M., Rutter N., Fierz Ch., Schneebeli M. Intercomparison of snow density measurements: bias, precision, and vertical resolution // The Cryosphere. 2016. V. 10. № 1. P. 371–384. https://doi.org/10.5194/tc-10-371-2016; Sturm M., Holmgren J., Liston G.L. A seasonal snow cover classification system for local to global applications // Journ. of Climate. 1995. V. 8. № 5 (Part 2). P. 1261– 1283. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1995)0082.0.CO;2; Taylor S., Feng X., Kirchner J.W., Osterhuber R, Klaue B., Renshaw C.E. Isotopic evolution of a seasonal snowpack and its melt // Water Resources Research. 2001. V. 37. № 3. P. 759–769. https://doi.org/10.1029/2000WR900341; Vasil’chuk Yu., Chizhova Ju., Budantseva N., Vystavna Yu., Eremina I. Stable isotope composition of precipitation events revealed modern climate variability // Theoretical and Applied Climatology. 2022. V. 147. № 3–4. P. 1649–1661. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03900-w; Vasil’chuk Yu., Chizhova Ju., Frolova N., Budantseva N., Kireeva M., Oleynikov A., Tokarev I., Rets E., Vasil’- chuk A. A variation of stable isotope composition of snow with altitude on the Elbrus Mountain, Central Caucasus // Geography, Environment, Sustainability. 2020. V. 13. № 1. P. 172–182. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2018-22; Vasil’chuk Yu.K., Vasil’chuk A.C., Budantseva N.A. Holocene January paleotemperature of northwestern Siberia reconstructed based on stable isotope ratio of ice wedges // Permafrost and Periglacial Processes. 2023. V. 34. № 1. P. 142–165. https://doi.org/10.1002/ppp.2177; Wahl S., Steen-Larsen H.C., Hughes A.G., Dietrich L.J., Zuhr A., Behrens M., Faber A.-K., Hörhold M. Atmosphere-snow exchange explains surface snow isotope variability // Geophysical Research Letters. 2022. V. 49. № 20. e2022GL099529. https://doi.org/10.1029/2022GL099529

Verfügbarkeit: https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1285
https://doi.org/10.31857/S2076673423040154

View record from BASE

Nájsť tento článok vo Web of Science

5

Оценка и моделирование пространственных взаимовлияний в развитии кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности регионов России

Autoren: Naumov, I. V. Nikulina, N. L.

Schlagwörter: ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ, RESEARCH PERSONNEL, ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ, КАДРОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, SPATIAL INTERACTIONS, ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ПО ГРЭНДЖЕРУ, REGIONS, РЕГИОНЫ, SPATIAL AUTOCORRELATION ANALYSIS, GRANGER CAUSALITY, ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ВЗАИМОВЛИЯНИЯ, SPATIAL HETEROGENEITY

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/127965

View record at OpenAIRE

Nájsť tento článok vo Web of Science

6

Пространственная неравномерность и неоднородность инновационной деятельности США: Spatial irregularities and unhomogenees in US innovation

Quelle: ИННОВАЦИИ. :93-104

Schlagwörter: международное инновационное сотрудничество, 9. Industry and infrastructure, пространственная неоднородность, 8. Economic growth, инновационная деятельность США, интегральный показатель уровня инновационного потенциала, пространственная неравномерность

Nájsť tento článok vo Web of Science

7

Оценка пространственной неоднородности экономической деятельности хозяйствующих субъектов в муниципальных образованиях Свердловской области

Autoren: Naumov, I. V. Nikulina, N. L.

Quelle: Экономика региона, Vol 18, Iss 3 (2022)

Schlagwörter: INVESTMENT IN FIXED ASSETS, MUNICIPALITIES, ГЕОГРАФИЧЕСКИ ВЗВЕШЕННАЯ РЕГРЕССИЯ, пространственная неоднородность экономической деятельности, муниципальные образования, инвестиции в основной капитал, функция Кобба — Дугласа, регрессионное моделирование, географически взвешенная регрессия, пространственная автокорреляция, ИНВЕСТИЦИИ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ, Regional economics. Space in economics, HT388, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, REGRESSION MODELLING, РЕГРЕССИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, SPATIAL HETEROGENEITY OF ECONOMIC ACTIVITY, МУНИЦИПАЛЬНЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ, COBB-DOUGLAS FUNCTION, SPATIAL AUTOCORRELATION, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ФУНКЦИЯ КОББА - ДУГЛАСА, GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: https://doaj.org/article/83124cca4c3a4bb494d7b1a3a02551e1
http://elar.urfu.ru/handle/10995/128002

View record at OpenAIRE

Nájsť tento článok vo Web of Science

8

Economic effects of pandemic-related restrictions in Russia and their spatial heterogeneity

Autoren: Kolomak, E. A.

Quelle: R-Economy. 6:154-161

Schlagwörter: ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ, 1. No poverty, 0211 other engineering and technologies, COVID-19, ECONOMIC ACTIVITY, 02 engineering and technology, RESTRICTIONS, SPATIAL HETEROGENEITY, ОГРАНИЧИТЕЛЬНЫЕ МЕРЫ, 3. Good health, 13. Climate action, ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, 11. Sustainability, 8. Economic growth, EMPIRICAL ANALYSIS, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

Zugangs-URL: https://journals.urfu.ru/index.php/r-economy/article/view/4723/3661
https://elar.urfu.ru/handle/10995/92817
https://journals.urfu.ru/index.php/r-economy/article/view/4723
https://ideas.repec.org/a/aiy/journl/v6y2020i3p154-161.html
https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/92817/1/r-economy_2020_v6_3_03.pdf
http://elar.urfu.ru/handle/10995/92817

View record at OpenAIRE

Nájsť tento článok vo Web of Science

9

ЭПИДЕМИОЛОГИЯ РЕВМАТОИДНЫХ АРТРИТОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В 2015–2024 ГГ

Schlagwörter: rheumatoid arthritis, распространённость ревматоидного артрита, пространственная неоднородность, mortality from rheumatoid arthritis, эпидемиология, ревматоидный артрит, spatial heterogeneity, incidence of rheumatoid arthritis, epidemiology, смертность от ревматоидного артрита, prevalence of rheumatoid arthritis, заболеваемость ревматоидным артритом

Nájsť tento článok vo Web of Science

10

Long-term variability of oceanic zooplankton biomass ; Многолетняя изменчивость биомассы океанического зоопланктона

Autoren: Piontkovskiy, Sergey A. Minsky, Ivan Мегер, Яков

Schlagwörter: Long-term records, Annual variations, Regression analysis, Анализ многолетней изменчивости, Межгодовые колебания, Пространственная неоднородность, ASFA_2015::Y::Zooplankton, ASFA_2015::P::Phytoplankton, ASFA_2015::B::Biomass

Geographisches Schlagwort: Gulf of Maine, Gulf of St. Laurence, Norwegian Sea, Barents Sea, Balearic Islands, Northeast Atlantic, Aegean Sea, California Current, Caspian Sea

Time: Central Northern Pacific Ocean

Dateibeschreibung: pp.52–65

Relation: https://journal.azniirkh.ru/arhiv_publikacii/; http://hdl.handle.net/1834/42777

Verfügbarkeit: http://hdl.handle.net/1834/42777
https://doi.org/10.47921/2619-1024_2023_6_3_52

View record from BASE

Nájsť tento článok vo Web of Science

11

Assessment of spatial heterogeneity of employment in Russian regions ; Оценка пространственной неоднородности занятости в российских регионах

Autoren: R. I. Vasilyeva D. M. Ampenova Р. И. Васильева et al.

Weitere Verfasser: R. I. Vasilyeva D. M. Ampenova Р. И. Васильева et al.

Quelle: Vestnik Universiteta; № 10 (2023); 105-114 ; Вестник университета; № 10 (2023); 105-114 ; 2686-8415 ; 1816-4277

Schlagwörter: регионы России, spatial heterogeneity, Moran’s spatial autocorrelation, Anselin matrix, Russian regions, пространственная неоднородность, пространственная автокорреляция Морана, матрица Анселина

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819/2828; Демьянова А.В., Рыжикова З.А. Занятость и безработица: что говорят альтернативные измерители? www.econorus.org/con2020/program.phtml?vid=report&eid=3495 (дата обращения: 26.07.2023).; Гильтман М.А. Индивидуальные детерминанты занятости в России: региональные и отраслевые особенности. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2018;43:88–106. https://doi.org/10.17223/19988648/43/6; Zubarevich N.V., Safronov S.G. Regional inequality in large post-Soviet countries. Regional Research of Russia. 2011;1(1):15–26. https://doi.org/10.1134/S2079970511010138; Министерство экономического развития Российской Федерации. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. https://www.economy.gov.ru/material/directions/regionalnoe_razvitie/strategicheskoe_planirovanie_prostranstvennogo_razvitiya/strategiya_prostranstvennogo_razvitiya_rossiyskoy_federacii_na_period_do_2025_goda/ (дата обращения: 26.07.2023).; Индутенко А.Н., Владыка М.В., Гасий С.К. Региональный бюджет и проблемы его дефицитности. Вестник Брянского государственного университета. 2014;4:116–119.; Единая межведомственная информационно-статистическая система. Уровень занятости населения. https://www.fedstat.ru/indicator/34027 (дата обращения: 26.07.2023).; Furková A., Chocholatá M. Spatial econometric approach to the EU regional employment process. Central European Journal of Operations Research. 2021;29:1037–1056. https://doi.org/10.1007/s10100-020-00714-5; Kivi L. Spatial Interactions of Regional Labor Markets in Europe. SSRN Electronic Journal. 2019;3330778. https://doi.org/10.2139/ssrn.3330778; Kivi L., Paas T. Spatial interactions of employment in European labor markets. Eastern Journal of European Studies. 2021;12:196–211. https://doi.org/10.47743/ejes-2021-SI09; Demidova O.A., Daddi P., Medvedeva E.V., Signorelli M. Modeling the Employment Rate in Russia: A Spatial-Econometric Approach. Economy of Region. 2019;14(4):1383–1398. https://doi.org/10.17059/2018-4-25; Наумов И.В., Барыбина А.З. Пространственная регрессионная модель инновационного развития регионов России. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020;52:215–232. https://doi.org/10.17223/19988648/52/13; Naumov I.V, Dubrovskaya J.V, Kozonogova E.V. Digitalization of Industrial Production in the Russian Regions: Spatial Relationships. Economy of Region. 2020;3(16):896–910. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-17; Chen Y. New Approaches for Calculating Moran’s Index of Spatial Autocorrelation. PLoS ONE. 2013;7(8):e68336. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068336; Metelli L., Natoli F. The International Transmission of US Tax Shocks: A Proxy-SVAR Approach. IMF Economic Review. 2021;2(69):325–356. https://doi.org/10.1057/s41308-021-00136-6; Российская Федерация. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года». http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_357927/ (дата обращения: 26.07.2023).; Российская Федерация. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития РФ на период до 2025 г.» http://government.ru/docs/35733/ (дата обращения: 26.07.2023).; Министерство труда Российской Федерации. Прогноз баланса трудовых ресурсов на 2022–2024 гг. https://mintrud.gov.ru/docs/mintrud/migration/1324?ysclid=lgj4hjzl5p398366467 (дата обращения 26.07.2023).; Соловьева Т.С. Особенности занятости населения России в контексте пространственного развития территорий. Экономика труда. 2022;7(9):1147–1166. https://doi.org/10.18334/et.9.7.114801; Rusanovskiy V.A., Markov V.A. Employment and Labor Productivity in Macroregions of Russia: Spatial Interdependence. Studies on Russian Economic Development. 2018;2(29):135–143. https://doi.org/10.1134/S1075700718020120; Федеральная служба государственной статистики. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022. https://gks.ru/bgd/regl/b21_14p/Main.htm (дата обращения: 26.07.2023).; Наумов И.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022680630. Пространственный автокорреляционный анализ индикаторов социально-экономического развития регионов по методике П. Морана. https://sciact.uiec.ru/ru/public/patent/33 (дата обращения: 26.07.2023).; Anselin L. Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis. 1995;2(27):93–115.; Наумов И.В., Отмахова Ю.С., Красных С.С. Методологический подход к моделированию и прогнозированию воздействия пространственной неоднородности процессов распространения COVID-19 на экономическое развитие регионов России. Компьютерные исследования и моделирование. 2021;3(13):629–648. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-3-629-648; https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819

Verfügbarkeit: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2023-10-105-114

View record from BASE

Nájsť tento článok vo Web of Science

12

Mechanisms for mitigating spatial heterogeneity of migration flows ; Механизмы сглаживания пространственной неоднородности миграционных потоков

Autoren: A. A. Bychkova А. А. Бычкова The article was prepared in accordance with the plan of the research work for the Laboratory of Modeling Spatial Development of Territories of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Science for 2024–2026. et al.

Weitere Verfasser: A. A. Bychkova А. А. Бычкова The article was prepared in accordance with the plan of the research work for the Laboratory of Modeling Spatial Development of Territories of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Science for 2024–2026. et al.

Quelle: Vestnik Universiteta; № 8 (2025); 69-78 ; Вестник университета; № 8 (2025); 69-78 ; 2686-8415 ; 1816-4277

Schlagwörter: устойчивое развитие, spatial heterogeneity, regional development, migration policy, economic mechanisms, social integration, sustainable development, пространственная неоднородность, региональное развитие, миграционная политика, экономические механизмы, социальная интеграция

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/6438/3437; Ольшанская А.В. Основные методы регулирования миграции в России. Молодой ученый. 2020;24(314):480–482.; Saprikina N., Рябко Е.С. Обзор современных методов регулирования международной миграции рабочей силы. Актуальные вопросы современной экономики. 2020;6:42–48. https://doi.org/10.34755/IROK.2020.53.52.028.; Зорин В.Ю. Миграционная обстановка в Российской Федерации: проблемы и решения. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2019;3(9):40–50. https://doi.org/10.26794/2226-7867-2019-9-3-40-50; Величко А.И. Актуальные проблемы современной миграционной политики Российской Федерации. Вестник университета. 2024;12:5–14. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-12-5-14; Васильева А. В., Козлова О. А. Поиск компромисса в российской миграционной политике в сфере регулирования иностранной рабочей силы. Государственное управление. 2022;95:64–80. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2022-95-64-80; Portes A., DeWind J. Rethinking Migration: New Theoretical and Empirical Perspectives. Canadian Studies in Population. 2007;37:273–275.; Piper N., Foley L. Global partnerships in governing labour migration: the uneasy relationship between the ILO and IOM in the promotion of decent work for migrants. GPPG. 2021;1:256–278. https://doi.org/10.1007/s43508-021-00022-x; Hollifield J.F. The Emerging Migration State. International Migration Review. 2006;3(38):885–912. https://doi.org/10.1111/j.1747-7379.2004.tb00223.x; Newland K. The Governance of International Migration: Mechanisms, Processes, and Institutions. Global Governance: A Review of Multilateralism and International Organizations. 2010;16:331–343. https://doi.org/10.1163/19426720-01603004.; Zasoba I., Khomiak A., Korzhov H., Panchenko L. The Governance of Global Labor Migration: Literature Review. National Technical University of Ukraine Journal Political science Sociology Law. 2021;3:29–36. https://doi.org/10.20535/2308-5053.2020.3(47).; Хубиев А.А. Динамика миграционных потоков и их воздействие на социально-экономическое развитие Российской Федерации. Вестник Евразийской науки. 2024;2(16).; https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/6438

Verfügbarkeit: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/6438
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2025-8-69-78

View record from BASE

Nájsť tento článok vo Web of Science

13

Характеристики пространственной неоднородности поля ускорений дневной поверхности

Autoren: В.Б. Заалишвили Д.А. Мельков Н.В. Никонова et al.

Quelle: Геология и геофизика Юга России, Vol 12, Iss 1 (2022)

Schlagwörter: сейсмическое возмущение, характеристики воздействия, пространственная неоднородность, корреляция, расчеты, станции, Geology, QE1-996.5

Dateibeschreibung: electronic resource

Relation: http://geosouth.ru/article/view/722; https://doaj.org/toc/2221-3198; https://doaj.org/toc/2686-7486

Zugangs-URL: https://doaj.org/article/9928490338e943da9d4adcf3628ef731

View record in DOAJ

Nájsť tento článok vo Web of Science

14

Role of Small Towns in the Economic Space of the Peripheral Territory

Quelle: Экономика и управление: научно-практический журнал.

Schlagwörter: периферийная территория, small town, spatial heterogeneity, Самарско-Тольяттинская агломерация, economic space, non-agglomeration territory, экономическое пространство, Samara-Togliatti agglomeration, peripheral territory, внеагломерационная территория, периферия, пространственная неоднородность, 11. Sustainability, periphery, малый город

Nájsť tento článok vo Web of Science

15

Пространственный анализ трансформации бюджетной самостоятельности и безопасности региональных систем

Autoren: Naumov, I. V. Nikulina, N. L.

Dateibeschreibung: application/pdf

Zugangs-URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114331

View record at OpenAIRE

Nájsť tento článok vo Web of Science

16

Features of ﬂuid dynamics in long-term heterogeneous gas reservoirs ; Особенности флюидодинамики в длительно эксплуатирующихся неоднородных газовых резервуарах

Autoren: A. A. Feyzullayev A. G. Gojayev I. M. Mamedova et al.

Weitere Verfasser: A. A. Feyzullayev A. G. Gojayev I. M. Mamedova et al.

Quelle: Mining Science and Technology (Russia); Vol 7, No 1 (2022); 18-29 ; Горные науки и технологии; Vol 7, No 1 (2022); 18-29 ; 2500-0632

Schlagwörter: Южно-Каспийский бассейн, reservoir, rocks, reservoir poroperm properties, porosity, permeability, spatial heterogeneity, gas-condensate reservoir, ﬂuid dynamics, South Caspian Basin, резервуар, горные породы, фильтрационно-емкостные свойства, пористость, проницаемость, пространственная неоднородность, газоконденсатная залежь, флюидододинамика

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://mst.misis.ru/jour/article/view/327/269; https://mst.misis.ru/jour/article/view/327/270; Kharroubi A., Layan B., Cordelier P. Inﬂuence of pore pressure decline on the permeability of North Sea sandstones. In: International Symposium of the Society of Core Analysts. 5–9 October. Abu Dhabi: UAE; 2004. URL: https://www.ux.uis.no/~s-skj/ipt/Proceedings/SCA.1987-2004/1-SCA2004-45.pdf; Кашников О. Ю. Исследование и учет деформационных процессов при разработке залежей нефти в терригенных коллекторах. [Автореф. дис…. канд. техн. наук]. Тюмень; 2008. 23 с.; Chan A. W. Production-induced reservoir compaction, permeability loss and land surface subsidence. [Dissertation for PhD degree]. Stanford University; 2004. 176 p.; Liu J. J., Feng X. T., Jing L. R. Theoretical and experimental studies on the ﬂuid-solid coupling processes for oil recovery from low permeability fractured reservoirs. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2004;41(3):1–6. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2003.12.032; Chan A. W., Zoback M. D. The role of hydrocarbon production on land subsidence and fault reactivation in the Louisiana Coastal Zone. Journal of Coastal Research. 2007;23(3):771–786. https://doi.org/10.2112/05-0553; Хужаяров Б. Х., Юлдашев Т. Р., Рустамов А. Р. Изменение фильтрационно-емкостных свойств призабойной зоны скважин вследствие деформации пород. Молодой учёный. 2018;(17):140–144. URL: https://moluch.ru/archive/203/49750/; Панахов Р. А., Киясбейли Т. Н. Технологическая схема опытно-промышленной эксплуатации II очереди Карадагского ПХГ (большой блок). Отчет ВНИПИгаз. Баку: 1985. 213 c.; Ализаде А. А. (ред.) Геология Азербайджана. Том VII. Нефть и газ. Баку: Nafta-Press; 2008. 672 с.; https://mst.misis.ru/jour/article/view/327

Verfügbarkeit: https://mst.misis.ru/jour/article/view/327
https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-1-18-29

View record from BASE

Nájsť tento článok vo Web of Science

17

Spatial features of the risk of oncological diseases in the territory of the Gomel and Mogilev regions of Belarus ; Особенности пространственного распространения онкологических заболеваний на территории Гомельской и Могилевской областей Беларуси

Autoren: S. L. Romanov A. N. Chervan E. M. Korobova et al.

Weitere Verfasser: S. L. Romanov A. N. Chervan E. M. Korobova et al.

Quelle: Doklady of the National Academy of Sciences of Belarus; Том 66, № 1 (2022); 91-103 ; Доклады Национальной академии наук Беларуси; Том 66, № 1 (2022); 91-103 ; 2524-2431 ; 1561-8323 ; 10.29235/1561-8323-2022-66-1

Schlagwörter: профилактика, risk, spatial heterogeneity, GIS technology, cartographic assessment, prophylaxy, риск, пространственная неоднородность, ГИС-технология, картографическая оценка

Dateibeschreibung: application/pdf

Relation: https://doklady.belnauka.by/jour/article/view/1042/1039; Variations in common diseases, hospital admissions, and deaths in middle-aged adults in 21 countries from five continents (PURE): a prospective cohort study / G. R. Dagenais [et al.] // Lancet. – 2020. – Vol. 395, N 10226. – P. 785–794. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(19)32007-0; Elevated Bladder Cancer in Northern New England: The Role of Drinking Water and Arsenic / D. Baris [et al.] // Journal of the National Cancer Institute. – 2016. – Vol. 108, N 9. https://doi.org/10.1093/jnci/djw099; Cancer and Obesity: Global burden of cancer attributable to excess weight / M. Arnold [et al.]. – Lyon, France, 2015 [Electronic resource]. – Mode of access: http://gco.iarc.fr/obesity. – Date of access: 14.11.2021.; Sun and UV facts and evidence // Cancer Research UK (24 March 2015) [Electronic resource]. – Mode of access: https://www.cancerresearchuk.org/about-cancer/causes-of-cancer/sun-uv-and-cancer. – Date of access: 09.11.2021.; Risk of thyroid cancer after exposure to 131I in childhood / E. Cardis [et al.] // Journal of the National Cancer Instute. – 2005. – Vol. 97, N 10. – P. 724–732. https://doi.org/10.1093/jnci/dji129; Израэль, Ю. А. Радиоактивное загрязнение природных сред в результате аварии на Чернобыльской атомной станции / Ю. А. Израэль. – М., 2006. – 28 с.; Korobova, E. Endemic diseases of geochemical origin and methodological approaches toward their prevention and elimination / E. Korobova, S. Romanov, A. Silenok // Environmental Geochemistry and Health. – 2020. – Vol. 42, N 8. – P. 2595–2608. https://doi.org/10.1007/s10653-019-00442-z; Методические принципы построения карты йододефицита на территории Беларуси / С. Л. Романова [и др.] // Вестн. Фонда фундам. исслед. – 2017. – № 3. – C. 118–135.; Коробова, Е. М. Комплексная оценка эколого-геохимического состояния техногенно трансформированных территорий / Е. М. Коробова // Геохимия. – 2017. – № 10. – C. 863–874. https://doi.org/10.7868/S0016752517100065; Power and Sample Size Calculators [Electronic resource]. – Mode of access: http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Means/2-Sample-1-Sided. – Date of access: 09.11.2021.; https://doklady.belnauka.by/jour/article/view/1042