April 30 · Article · Eastern-European Journal of Enterprise Technologies · Safety, Risk, Reliability and Quality
This study investigates a system that provides educational institutions with material resources within a multi-level governance structure. The task addressed relates to the lack of a hierarchical, risk-based model for assessing how educational institutions are provided with material resources that would allow for the aggregation of indicators at various management levels. Such a model should account for the standard equipment requirements, equipment operational risks, as well as the hierarchical aggregation of indicators at the educational institution, municipal, and regional levels. The result of this work is the devised integrated resource provision indicator that takes into account the standard resource sufficiency, equipment depreciation, failure probability, as well as exceedance of the standard service life. A mechanism for aggregating indicators at the educational institution, municipal, and regional levels has been designed. The model was tested using synthetic data. At the educational institution level, a significant differentiation in the resource provision index was observed, ranging from 0.492 to 0.782. At the municipal level, the lowest value was 0.580 due to the influence of the school with the lowest resource provision index. The regional index value was obtained at 0.663. Its decline was influenced by the uneven distribution of pupils across schools in the region and the significant risk of infrastructure degradation at one school. The results have confirmed the model’s sensitivity to risk components and the capability to identify regional imbalances in provision. The model built can be used to monitor the state of educational infrastructure and support management decision-making
ASAnna ShaporevaOpen access
April 30 · Article · Traumatology and Orthopаedics of Kazakhstan · Artificial Intelligence
Тірек-қимыл жүйесінің аурулары мен жарақаттары, соның ішінде сүйек сынықтары, буындардыңдегенеративті өзгерістері, байлам-мениск зақымданулары, сондай-ақ эндопротездеу және остеосинтезден кейінгі жағдайлар ұзақ емдеуді және кезең-кезеңімен оңалтуды талап етеді. Травматология және ортопедияда клиникалық шешім қабылдау көбіне мәтіндік құжаттамадағы мәліметтердің толықтығы мен бірізділігіне тәуелді. Алайда қазақ және орыс тілдерінің аралас қолданылуы, терминдердің көпнұсқалығы және еркінмәтіннің басымдығы диагноздарды кодтау, нәтижелерді талдау және стандартталған эпикриз бен реабилитациялық ұсынымдарды дайындауды күрделендіреді.Зерттеудің мақсаты Қазақстанға тән травматологиялық-ортопедиялық клиникалық нарративтер негізінде алдын ала оқытылған медициналық трансформер модельдерін кросс-лингвистикалық домендік бейімдеудің екітілді медициналық тұжырымдарды түсінуді жақсарту мүмкіндігін бағалау болды.Әдістері. Ретроспективті деректер жиынтығы ретінде Алматы қаласындағы №4 қалалық клиникалықаурухананың ортопедиялық хирургия бөлімінде ем алған 500 ересек науқастың көпбетті электронды ауру тарихтары пайдаланылды. Тасымалданатын құжат пішіміндегі жазбалар де-идентификацияланып, мәтінге айналдырылды және клиникалық құжаттама стилін бейнелейтін екітілді (қазақ-орыс) нұсқаулық-диалогтық мысалдар түрінде құрылымдандырылды. Денсаулық сақтау саласының міндеттеріне оңтайландырылған ықшам медициналық модель және биомедициналық көлемдірек модель төмен дәрежедегі бейімдеу арқылы параметрлік тиімді қосымша оқытудан өткізілді. Бағалау Kazakh Massive Multitask Language Understanding бенчмаркіндегі «Медицина (кәсіби және университет деңгейі, орыс тілі)» ішкі жиынтығында жүргізілді; негізгіметрика ретінде дәлдік, ал қосымша метрикалар ретінде макро-орташаланған дәлдік пен толықтықтың гармониялық орташа мәні, теңдестірілген дәлдік және Мэтьюс корреляция коэффициенті есептелді. Негізгі көрсеткіштер үшін тоқсан 5 пайыздық сенімділік интервалдары 1 мың бутстреп қайта үлгілеу арқылы алынды.Нәтижесі. Домендік бейімдеуден кейін ықшам медициналық модельдің дәлдігі 20,88 пайыздан (95%сенімділік интервалы - 16,50–25,59) 33,00 пайызға (95% сенімділік интервалы - 27,95–38,72) дейін өсті; макроорташаланған гармониялық орташа мән 18,64 пайыздан 26,92 пайызға, теңдестірілген дәлдік 21,01 пайыздан 33,34 пайызға, Мэтьюс корреляция коэффициенті 0,105-тен 0,170-ке дейін артты. Биомедициналық көлемдірек модельде өзгеріс өте аз болды (дәлдік 28,96 пайыздан 29,63 пайызға). Клиникалық домендік бейімдеусіз жалпымақсаттағы көптілді базалық модель 30,64 пайыз дәлдік көрсетті.Қорытынды. Нәтижелер Қазақстанға тән травматология және ортопедия құжаттамасының шектеулі корпусында кросс-лингвистикалық домендік бейімдеу өлшенетін жақсартуға жеткізетінін, әсіресе ықшам нұсқаулыққа бағытталған медициналық модельдер үшін пайдалы екенін көрсетеді және құжаттаманы стандарттау мен реабилитациялық ұсынымдарды дайындауға арналған болашақ құралдарға негіз бола алады.Сонымен бірге, жоғары жауапкершілікті клиникалық қолдану үшін көпорталықты деректерді кеңейту, нақты құжаттау міндеттері бойынша валидация және қауіпсіздік/құпиялылықты бөлек бағалау қажет.
ZBZhanel BaigarayevaOpen access
April 30 · Article · Eastern-European Journal of Enterprise Technologies · Agronomy and Crop Science
This study focuses on climate-dependent production processes, in particular grain crop yields, under conditions of climatic variability and uncertainty in Northern Kazakhstan. The problem addressed is the low effectiveness of deterministic risk monitoring approaches due to limited predictive power and the lack of formalized risk criteria, which leads to unreliable decision-making under uncertainty. The results include the development of a three-state hidden Markov model (S0–S2) and a TO-BE architecture for continuous risk monitoring and decision support. The model enabled the identification of latent climatic regimes and probabilistic assessment of risk states for 2025. The highest probability of an unfavorable regime was observed in Korgalzhyn (61.2%) and Ereymentau (58.8%), while Arshaly (42.9%) and Zhaksy (38.1%) showed moderate risk levels. The Brier score ranged from 0.106 to 0.199, confirming acceptable calibration of probabilistic estimates. The key feature of the approach is the representation of climate-dependent processes as transitions between latent probabilistic states, allowing the capture of temporal dependencies (climate memory) and the persistence of unfavorable conditions. Unlike deterministic models, the proposed framework enables dynamic risk tracking through continuously updated probability estimates integrated into a monitoring loop. The advantage of the approach lies in combining probabilistic modelling with an operational architecture, where risk probabilities serve as formalized decision-support signals. The results can be applied in early warning systems and digital monitoring platforms using remote sensing and IoT
NKNurzhamal KashkimbayevaOpen access
