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Enregistrement W2576661564 · doi:10.5539/ass.v13n2p10

Method for Diagnostics, Assessment, and Analysis of Investment Climate and Risks

2017· article· en· W2576661564 sur OpenAlexvenueno aff
Gennadii Alexandrov, I.V. Vyakina, Г. Г. Скворцова

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEconomic and Technological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Federal Property Fund
Mots-clésInvestment (military)Risk analysis (engineering)AttractivenessReliability (semiconductor)Actuarial scienceInvestment decisionsFinancial riskEnvironmental economicsComputer scienceBusinessEconomicsManagement scienceMicroeconomicsProduction (economics)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper suggests the author's method of analyzing the investment climate and assessing unsystematic investment risk. The authors propose an original non-traditional approach to the solution of two interrelated problems: investment climate diagnostics and investment risk level evaluation. The technique can be applied by both an investor for making an investment decision and an issuer for analyzing reasons of the low investment object attractiveness. It makes it possible to identify the barrier and restrictive factors determining a high risks and to develop measures to reduce them. The advanced algorithm, step-by-step methodology, and decision support system for assessing investment climate and unsystematic investment risk were described and formalized in the paper. Scientific and practical significance lies in the fact that the complex analysis and evaluation method proposed allows management decisions to be argued. the author’s technique will significantly reduce the role of the subjective factor caused by expert evaluation and uncertainty factors, improve the validity and reliability of the investment climate and risk assessments, and help to make an adequate decision about risk elimination.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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