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Enregistrement W2982367518 · doi:10.5430/ijhe.v8n7p146

Educating the Reputation Capital Impact of a Region on the Parameters of Its Investment Activity: Methodical Approaches

2019· article· en· W2982367518 sur OpenAlexvenueno aff
Марат Рашитович Сафиуллин, Alexander Stanislavoich Grunichev, Leonid Alekseevich Elshin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Identity and Reputation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal UniversityRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésReputationInvestment (military)Capital (architecture)Set (abstract data type)Space (punctuation)State (computer science)Human capitalEconomic growthPolitical scienceEconomicsPublic economicsEconomic systemSociologySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a practice and empirical observations show, the educational activity of economic agents forms a whole set of prospects for their development. It is due to stable positive or, on the contrary, negative expectations of prospective counterparts that interact with the economic agents, of the possibilities of their development in both the conjuncture and the institutional directions. In this regard, education is very important, and its study is becoming widespread in the research field. Meanwhile, it should be noted that the studies of the question posed in the space of scientific work and research mainly concentrate on the micro-level. That is, the vast majority of works are devoted to the study of the education of firms as one of the most important "representatives" of economic agents. At the same time, the study of educational capital and its influence on the development of regional / national economic systems is unfairly deprived of attention. It is necessary to state that in recent years, the attention of scientists began to focus more and more on the issues set earlier. However, the theory of the territories' educational economy has not yet received development and attention. This largely restrains the research paradigm based on the study of intangible factors of production in the system of socio-economic development of regions or national economic systems in general.In this regard, and to level this gap, the time course of the reputation capital index for the Republic of Tatarstan and the main components determining its level are built in this paper based on the developed methodological approaches to a formalized assessment of the reputation of a territory. This allowed us to assess the reputation impact on the investment activity of a region using the methods of econometric modelling. In particular, being guided by the principles and tools of regression analysis, as well as relying on the method of dummy variables, a high level of interconnection between the studied parameters was established by the authors due to the significant level of elasticity between the analyzed series found.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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