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Enregistrement W2170752584 · doi:10.5539/ass.v10n24p1

Increase of Competitive Capacity of Regional Agricultural Food Supplying Systems

2014· article· en· W2170752584 sur OpenAlexvenueno aff
Marina Yegorovna Anokhina, N S Seredina

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Analysis and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgriculturePosition (finance)AllianceBusinessIndustrial organizationStrategic allianceMechanism (biology)Field (mathematics)Work (physics)Economic systemCompetitive advantageEconomicsMarketingPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective functioning of the enterprise of agricultural complex in now day conditions needs adequate mechanism of conducting business which will be based on the market principles of managing and which will provide competitive advantages. Because of this today more and more attention is paid to the questions of providing competitiveness of separate subjects of managing and of agricultural-productive field on the regional and national levels. At this very work the bases of agricultural-productive complex is represented as many factor and complex phenomenon and on this very base the method of estimation of the level of competitiveness of agricultural-productive complex of the region is offered. From the position of systematic aspect the authored concept of competitiveness of agricultural-productive complex is opened with the help of using of the theory of strategic alliance. The mechanism of making of agricultural-productive strategic alliance is made and on the bases of methodology of conducting of the competitiveness of the regional agricultural-productive complex model of potatoes making strategic alliance is represented with the important role in the competitiveness of the region.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2014
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