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Enregistrement W2756587982 · doi:10.5430/afr.v6n4p155

International Experience and Lesson for Vietnam: "Raising Capital for Investment in Infrasreuctural Development in International Intergration"

2017· article· en· W2756587982 sur OpenAlexvenueno aff
Ha Thi Thuy Van, Vu Thi Kim Anh

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)Order (exchange)Capital (architecture)BusinessEconomic growthContext (archaeology)UrbanizationPublic infrastructureChinaDeveloping countryFinanceVietnameseEconomic policyEconomicsEconomic systemPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is essential for each nation to invest, improve and retrofit its infrastructure. However, with the diverse participation of all economic sectors, each country has its own method of calling and attracting funds for infrastructure development.Vietnam is in a strong urbanization context, so the development of infrastructure and capital investment in infrastructure development is a very important issue. According to the current development trend, the demand for investment capital for infrastructure has exceeded the state budget's ability. At the same time, traditional solutions in order to increase public investment resources are now hampered by the fact that the Vietnamese budget can not expand for infrastructure investments. Therefore, the infrastructure investments in the coming period must be based mainly on the experience of developed countries.Studying the practical experience of mobilizing capital to develop infrastructure in ThaiLand, Malaysia, Singapore, Chile, China and India shows that developed countries have effective solutions to mobilize resources to invest to infrastructure development, creating a development motivation for socio-economic. This article explores the experience of raising capital for investment in infrastructure development in some countries who have many similarities in socio-economic situation with Vietnam, thereby we can learn a lot of good experience for Vietnam

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,274 · 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
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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