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Enregistrement W2981888480 · doi:10.6000/1929-7092.2019.08.73

Improving Efficiency of Asset Management in the Context of Ensuring Competitiveness of Mechanical Engineering Enterprises in Developing Countries

2019· article· en· W2981888480 sur OpenAlexvenueno aff
Irina M. Yepifanova

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset (computer security)BusinessContext (archaeology)Asset managementIndustrial organizationDeveloping countryFinanceEconomicsComputer scienceEconomic growthComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research paper deals with the formation of new scientific solutions regarding increasing the efficiency of asset management in the context of ensuring the competitiveness of mechanical engineering enterprises in developing countries. The study noted the disparity in the development of economically developed and developing countries. It is revealed that one of the main aspects of such disparity is the competitiveness of both the economies of the countries as a whole, and of individual industries and enterprises. At the same time, the importance of ensuring the competitiveness of mechanical engineering enterprises in developing countries was noted, taking into account their potential and opportunities for stimulating GDP and employment growth in these countries. The relationship between the competitiveness of mechanical engineering enterprises and their asset management is established. The main problems of asset management at the mechanical engineering enterprises in the developing countries are localized, and the ways of their elimination are proposed taking into account the division of enterprises into those operating as part of the transnational and foreign corporations, large enterprises with national capital, medium and small enterprises with national capital. A considerable range of problems regarding the asset management in small and medium enterprises was noted. Directions of further scientific researchers are suggested.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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