MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2105759252 · doi:10.19030/jber.v5i9.2584

Modeling The Performance Evaluation Of Local Investment And Economic Development Corporations

2011· article· en· W2105759252 sur OpenAlexafffundabout
Frederic Bernard, Jean Desrochers, Denis Martel, Jacques Préfontaine

Notice bibliographique

RevueJournal of Business & Economics Research (JBER) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensDesjardinsUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésBusinessVenture capitalCorporationInvestment (military)Locale (computer software)FinanceProcess managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to propose an overall performance evaluation model for local development companies that takes into account social, financial and operational aspects. While there are many ways to evaluate business performance, few make it possible to take into account all the objectives of the organization. After reviewing the literature on the topic, we developed a model that uses a surface measurement to classify organizations. We then applied this model to the Société locale d’investissement et de développement d’emploi du Québec (SOLIDEQ), which itself comprises 84 SOLIDEs. The mission of these organizations is to provide venture capital to regional companies. As an arm of a labor-sponsored venture capital corporation, the SOLIDEs must obtain a return on investment commensurate with the risk incurred, achieve local development objectives such as job creation and maintenance, and lastly, manage operations wisely given that the management committee consists of volunteers. The study results show that our model can be effectively used to measure the performance of each SOLIDE and to create a classification that takes into account all their objectives.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,142 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business & Economics Research (JBER)Même sujetAccounting and Organizational ManagementTravaux en français237 207