#969233
#969233: Отечественная правовая система в своей работе использует экологический контроль, т.е. комплекс правоустанавливающих норм и одновременно перечень конкретных мероприятий, направленных на профилактику, предотвращение, выявление и пресечение нарушений законодательства в сфере охраны природной среды. Что нужно сделать, чтобы экологический контроль вышел из статуса «принудительной обязанности», как он воспринимается сейчас многими природопользователями, и перешел в статус «экологической миссии»?
Отечественная правовая система в своей работе использует экологический контроль, т.е. комплекс правоустанавливающих норм и одновременно перечень конкретных мероприятий, направленных на профилактику, предотвращение, выявление и пресечение нарушений законодательства в сфере охраны природной среды. Что нужно сделать, чтобы экологический контроль вышел из статуса «принудительной обязанности», как он воспринимается сейчас многими природопользователями, и перешел в статус «экологической миссии»?
Варианты ответа:
- Государство, наряду с законотворческой и надзорной деятельностью в сфере экологии, должно помогать хозяйствующим субъектам, оказывать информационную помощь, вести с ними диалог, способствовать повышению уровня их эколого-правовой грамотности
- Требуется применение мер властного принуждения к субъектам, нарушающим нормы экологического права. Привлечение к ответственности осуществляется в пределах установленных санкций
- Требуется сбор информации по итогам хозяйственной деятельности организации, а также обобщение и систематизация этой информации с целью дальнейшего регулирования природоохранных мероприятий
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс посвящен изучению фундаментальных принципов и современных методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются ключевые алгоритмы машинного обучения, статистические методы и инструменты для работы с большими массивами данных. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний в реальных проектах. Учащиеся освоят навыки программирования на Python и R, научатся интерпретировать результаты и принимать обоснованные решения на основе данных. Подходит для начинающих и специалистов, желающих углубить свои компетенции.
Курс посвящен изучению фундаментальных принципов и современных методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются ключевые алгоритмы машинного обучения, статистические методы и инструменты для работы с большими массивами данных. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний в реальных проектах. Учащиеся освоят навыки программирования на Python и R, научатся интерпретировать результаты и принимать обоснованные решения на основе данных. Подходит для начинающих и специалистов, желающих углубить свои компетенции.