Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to estimate the intellectual capital coefficient of the firms under study and to study the relationship, if any between intellectual capital and intellectual capital and its constituents. In this empirical paper, analytical research design has been used. Pulic’s VAIC (modified) has been used to estimate the intellectual capital of BSE S&P 500 listed firms from 2007-2016. The data has been collected from CMIE and collected data has been analyzed using Pearson correlation and linear multiple regression analysis using CMIE PROWESS. Findings show that almost all firms under study have a good VAIC score means above 4 and the top VAIC scorer firms were mainly from refinery, metal, cement, steel, tobacco. Correlation analysis and Linear multiple regression analysis show that M/B ratio has a significant relationship with VACA, VAHU, Research and Development (Innovation capital) and Advertisement expenses (customer capital). Year-wise results depicts that value of adjusted R2 is increasing, in 2007 it was just .164 and in the year 2016 it is .607 which infers that VAIC’s role is improving in measuring the market value of firms under study. Year wise analysis shows that adjusted R2 is improving, so findings may serve as significant input for the firms to use intellectual capital as the main factor for improving the market value of firms. This paper will definitely contribute to the existing literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».