Territorial marketing and its role in determining regional competitiveness. Evaluating supply chain management
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Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, development and sustainability are often combined in the analysis of regional and local processes. In this case, the definition of both competitiveness and sustainability of development require adequate interpretation and quantitative assessment. Territorial marketing is used as a tool to assess the competitiveness of a region. The main purpose of our research is to analyze the methodological and practical aspects of the sustainable development strategy of competitiveness of the Kazakhstan regions and the ways to implement it based on territorial marketing. Among the crucial indicators of territorial marketing, which this article tackles, supply chain management draws particular interest. Each indicator includes a set of criteria that best describe it. This is a 10-point rating system, where the region that showed the best result gets 10 points. It is assumed that based on the generally accepted methods the overall competitiveness can be measured, considering the competitiveness of the 5 mentioned indicators, as well as their assessment with regard to the competitiveness of their criteria. The research results showed that the aggregate indicator for all the regions is below average. The findings show that the Turkestan and Pavlodar regions are the most competitive in supply chain management, having the largest number of shipments. The overwhelming majority of Kazakhstan enterprises are small enterprises, which suggests that the logistics services market is still developing. The use of modern information technologies will optimize warehouse operations. A positive result is ensured by effective local regulation since doing business in Kazakhstan is relatively cheap. In our research, we offer some recommendations for improving the territorial indicators that determine the competitiveness of regions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle