Identifying and Ranking Factors Influencing on Investor Attraction in Golestan Province by Means of Fuzzy Multi-Index Decision-Making (FAHP)
Notice bibliographique
Résumé
There is no doubt that attracting investor in economic and industrial sectors is one of the key and effective issues. We can take giant strides toward improvement with the advent of investors in infrastructure sectors. The research is the result of an applied research with the aim of identifying and ranking factors which are effective on attracting investor under fuzzy environment. Hence analysis hierarchy process (Ahp_Fuzzy model) was suggested. The research method is descriptive-survey, where factors which influence on investor attraction in Golestan province, had been identified in terms of research literature. The factors were prioritized based on comments of 25 senior managers and economic experts in management and planning organization and chamber of commerce through Ahp. The research findings indicate that lack of a coordinated and efficient plan for identifying weakness, opportunities, and intimidations is the most important problem and it is a fundamental obstacle in Golestan province in order to attract investors and to specify an appropriate strategy with significance coefficient of 0.227. There are some other obstacles for attracting domestic and foreign investors in the province which are as follows:Lack of appropriate administrative organization, lack of right and efficient management with significance coefficient of 0.220, lack of primary infrastructure facilities and fundamental infrastructure and public services with significance coefficient of 0.204, limitation and lack of flexibility in rules and regulations related in investing in Goelstan province with significance coefficient of 0.198 and finally side effect of policy makings of government in macro level with significance coefficient of 0.151.In fact, the research results are exactly compatible with current economic condition of the area. We can establish a comprehensive outlook for government and senior managers of the area according to level of significance and level of influence of the indices.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».