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Enregistrement W2760801733 · doi:10.2495/sdp-v13-n2-349-360

Complex approach to assessment of competitiveness of power-generating companies of developing economies

2018· article· en· W2760801733 sur OpenAlexvenueno aff
A. Domnikov, G. Chebotareva, M. Khodorovsky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIndustrial organizationPower (physics)Developing countryEconomyEconomicsEconomic systemNatural resource economicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present-day trends in the economic development are characterized by both the processes of restructuring initiating investment activity and the mounting competitive pressure.These special characteristics clearly manifest themselves in the developing economies featuring low level of development of infrastructure -in the power sector in particular, and this gives rise to the development of specific forms of competition in the power-generating sphere.Finding solutions to the problems of development of energy infrastructure will be instrumental in strengthening the competitive position of the developing countries on the world market and reducing the threat of takeover.This paper presents a complex approach to assessment of competitiveness of power-generating companies in developing countries.Such an approach offers an opportunity to assess the attractiveness of current levels of investment of a company and its long-term sustainability through application of modern analytical tools.The practical aspects of the authors' methodological approach to the assessment of competitiveness are discussed using a Russian power-generating company as an example.The proposed ideas based on revealing the most risk-bearing hazards, those of latent nature including, may serve as a methodological basis for the development of risk management programmes in the power-generating sphere, to the benefit of realization of investment projects as well.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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