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Enregistrement W1733048571 · doi:10.3968/j.css.1923669720050101.003

Multi-dimension Analysis of Social Credit Structure

2009· article· en· W1733048571 sur OpenAlexvenueno aff
Xiqin Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Distress and Bankruptcy Prediction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredit enhancementCredit historyCredit valuation adjustmentCredit referenceCredit riskDimension (graph theory)BusinessFinanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the three-dimension social credit structure made of three vectors including individual credit, organization credit and social credit environment, accordingly, three levels form, they are individual credit and organization credit, social credit environment and organization credit, social credit environment and individual credit. After analyze the interaction between every level vectors. A conclusion is drawn: It is social credit environment that determine the whole social credit condition. This text proceeded with the analysis of the cause of social credit environment of China and put forward the crucial way to improve the credit condition of china. Keyword: Individual credit, organization credit, social credit environment, opportunism Resume: Dans ce texte , la structure tri-dimensionnelle du credit social est compose par trois vecteurs , y compris le credit individuel , le credit d’organisation et l’environnement du credit social , en consequence , trois niveaux de formes y correspondent : credit individuel et credit d’organisation ; l’environnement du credit social et credit d’organisation ; l’environnement du credit social et credit individuel . Apres avoir analyse l’interaction de tous les niveaux du vecteur , il en ressort la conclusion que l’ensemble de la condition du credit social est determine par l’environnement du credit social . Ce texte donne suite a l’analyse de la raison de l’environnement du credit social en Chine et propose des solutions pour ameliorer la condition du credit en Chine . Mots-cles: credit individuel , credit d’organisation , environnement du credit social , opportunisme

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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