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Enregistrement W3006029196 · doi:10.30525/2256-0742/2019-5-5-170-182

METHODOLOGICAL BASES OF ASSESSMENT OF THE LEVEL OF DEVELOPMENT OF THE WORLD BUSINESS ENVIRONMENT: GLOBAL AND REGIONAL VIEW

2020· article· en· W3006029196 sur OpenAlexaboutno aff
Olesia Finahina, Anna Pavlovska, Serhii Mylnichenko

Notice bibliographique

RevueBaltic Journal of Economic Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Systems and Logistics Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Business environmentIndex (typography)Global environmental analysisOrder (exchange)BusinessRegional scienceComputer scienceMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An attempt to offer a methodology for analyzing the business environment as in a global context (of the world) as in regional level (of Ukraine), which would come from an empirical base provided by domestic world analytical organizations of the public and private sectors of the economy was made. Methodology. As part of the methodology of assessment of the level of development of the world business environment, the author conducted a preliminary analysis of twenty-five indices examined their constituents in order to avoid duplication of index components which would lead to a distortion of research results. As part of the regional methodology, an 8-stage algorithm was proposed for assessing the level of development of the business environment of the regions of Ukraine based on 40 selected and reasonable indicators that cover 7 main areas and reflect various aspects of the business environment. Results. Nine proposed indices that are in complex, its component composition, are not overlapping and complementary, so reflect and provide a quantitative description of each of the multiple facets of this phenomenon as the world business environment. An integral estimation of the business environment of Ukraine in a regional context has been carried out; an integral index of the level of development of the business environment of a region has been calculated; both of them can act as the objective quantitative criteria for the formation of regional clusters. Objective characteristics of the business climate of a certain territory (in our case, region or group of regions) are obtained. Practical implications. Following the proposed method, the analysis of the level of development of the business environment of 70 countries in the classification limits introduced by the author in previous studies (European, North American, Latin American, African, Far Eastern, Islamic, Indian, ocean), in order to further clustering and graphical interpretation of the results. The group of leaders is formed by countries that relate to different models of the business environment. The countries of the European model are Germany, Great Britain, Sweden, the Netherlands and Austria. North American model: Canada and the United States of America. Representative of the Far Eastern model is Japan, as well as Australia which belongs to other models. The group of outsiders include countries that have a poor integrated index of business environment development, they are representatives of the African (Angola, Congo, Chad), Islamic (Syria, Somalia, Sudan) and Island (Polynesia) models. The results of analyzing of the business environment of the regions of Ukraine show that in 2017 Lviv, Kyiv region became a cluster of high development. The index of development the business environment, calculated by us, proves the extremely expressed polarization and unevenness of the processes of development of territories. Value/originality. The results obtained with graphical and formulaic interpretation make it possible to understand the сondition, problems, prospects of their overcoming, to outline directions of further development and opportunities to support the business environment in the regional and global context.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,561
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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