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Enregistrement W2744059475 · doi:10.26794/1999-849x-2017-10-1-91-100

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ФИНАНСОВЫХ ЦЕНТРОВ С ПОЗИЦИИ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ

2017· article· ru· W2744059475 sur OpenAlexaboutno aff
Пономаренко Елена Васильевна, Рассказов Денис Александрович

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaGeopoliticsGeographyEconomyPolitical scienceEconomic growthDevelopment economicsEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors evaluated the middle-term prospects of the development of the international financial centres (IFCs) based on the three theories mentioned in the economic literature: geography of finance, law and finance and the time zone theory. This issue is relevant in particular for developing countries, seeking to diversify their economies, including Russia. The aim of the article is the formation of methodologic tools available to determine the points of the faster growth among the IFCs. Due to the application of the author’s approach it was elucidated that from the standpoint of real GDP growth’s forecast IFCs in Asia-Pacific region have a strong prospects for the further development: Seoul (Korea), Sydney (Australia), Shanghai and Shenzhen (both - China), Kuala Lumpur (Malaysia), Mumbai (India), Jakarta (Indonesia). Based on the “law and finance” theory the favorites are Dublin (Ireland), Vancouver (Canada), Los Angeles (United States) and Doha (Qatar), due to the geographical factor - Dubai (UAE). The authors also concluded that there are no prerequisites for increase the competitiveness of IFC in Moscow in the medium term. In a tense geopolitical situation and the maintenance of the sanction regime against the russian lending institutions the further development of the financial centre in Moscow should be seen as a source of domestic resources for real GDP growth and ensuring the national economic security.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0160,012
Science ouverte0,0230,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,001

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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