The Development of Innovative Startups in Russia: The Regional Aspect
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines some of the topical issues related to the development of innovative startups in Russia. The authors propose a methodology for assessing the viability of innovative startups, which, if implemented, may help new startups survive their first three years of business. The paper shares the findings of a study of the latest trends on startups both in Russia and overseas, analyzes the degree of activity with which startups are emerging, and explores specific characteristics of entrepreneurs developing their business from scratch, like gender and age. The authors analyze the specificity of Russian practice in terms of developing and implementing the fundamental idea of a startup and provide a rationale for the need to enhance the current legislative framework, which is inhibiting the development of this promising area. The paper also determines the major sources of funding for innovative startups in Russia and shares the findings of a comparative analysis of ratios in the volume of funds borrowed to implement startups. At present, there is a concern about the lack of proper mechanisms for assessing the viability of innovative startups, as well as about the ability to effectively attract outside funding. Among the novel and promising ways to attract investments to help implement startups in the Russian market is crowd-funding. Employing this tool is currently hampered by the lack of proper organizational and legislative regulations respecting this kind of activity. The development of startups in Russia may facilitate boosts in the population’s economic activity levels and help create more jobs. It is to help this cause that the authors have developed a specific methodology for assessing the viability of innovative startups.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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