Assessment of competitive potential of iron ore mines — a basis of formation of strategy of their development in the conditions of globalization
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Notice bibliographique
Résumé
The course of economical development of Ukraine predetermines its integration in the global economy. Iron ore mines of Ukraine are the main raw material supply for the iron industry in the country and for large exporters of iron ore products to many countries of the world. Nevertheless, at the cost and quality of the iron ore products, Ukraine gives way to the world’s leaders in this area (Sweden, Canada, Australia, etc.). The authors have made an attempt to understand the component-by-component structure of competitive potential and to reveal its growth opportunities in Ukraine as against competitive potential of the world’s top mines (which is conventionally assumed as 100%). The work tool of the analysis is the method of expert appraisement of influence exerted by each component on factual competitive ability of a mine. From the comparison of the estimated figures of the influence characteristics obtained for the same type mines in the world’s leading countries and in Ukraine, it is found that the main cause of retardation of Ukrainian mines and mining-and-processing integrated works lies in the management–engineering sphere of their performance. On the whole, one-type mines in Ukraine use their competitive potential merely by 63.2%. The upbuilding of the competitive potential is the prime way of achieving improvement in the iron ore industry performance in Ukraine. This article is published in the order of discussion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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