Statistical and Financial Analysis of Georgian Railway`s Main Performance Indicators in 2006-2019
Notice bibliographique
Résumé
Due to the geopolitical location, Georgia can become the center for Caucasus transport-logistics; partly it still performs this function. The purpose of this research paper is to study and analyze the financial-economic and statistical position of the main indicators of the Georgian Railway Holding. Based on all the above mentioned, we have set out the tasks of the research: Statistic analysis of the value added created by the Railway Industry in the Georgian economy years 2006-2019, Determination of correlation between the general indicators of JSC "Georgian Railway" and factors operating on it, Comparative analysis of the financial indicators of the Georgian railway in the post soviet space. Data was taken from the Georgian Railway Information Technology Agency. We observed the sensitivity of cargo movement in the region. The correlation between the general indicators of JSC "Georgian Railway" and its operating factors are also reflected in the study. Despite the small portion of the railway in the country's GDP, its role in the socio-economic development of the country is great. The average annual geometric growth of the EBITDA of regionals railways is decreasing. This reduction is caused by general economic shocks in region and slowing of economic growth. However, it is worth mentioning that the results of Georgian Railway compared with the other countries are only 4% reduction. This means that the reduction of shipping of oil and dry cargo by the Georgian Railways in recent times is caused by external factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».