Regional resource provision map: methodology and key approaches

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.46914/1562-2959-2024-1-2-124-138
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The achievement of sustainable development goals with the help of the implementation of a systematic approach to managing the resource potential of regions through sustainable development goals is one of the actual objectives in regional management. Mapping is known as an approach, which allows combining several data sources with different scaling. This study aims to develop regional resource provision map for creating sustainable development conditions. Multidisciplinary research is a valuable source of this research that allows to unit ESG criteria and their regional commitment through cartographic science tools. The methodology is presented in the form of a sequence of actions to draw up a resource supply map. Using the presented map of Western Kazakhstani region confirms the validity of the scientific and applied methodology. The research outcomes contain proven arguments for the further research based on the issues of constructing integrated resource provision maps for the Kazakhstani regions. Key cartography approaches make it possible to form recommendations for similar maps use in terms of decision-making based on interregional interaction, taking into account resource potential, consisting of natural, labor, financial, and infrastructural capabilities of the regions and environmental risk assessments. Developed recommendations were tested with the help of Microsoft Power BI and SuperMap (laboratory of “Geoinformation Cartography” of Kazakh National University named after al-Farabi Kazakh).