Slovenska podjetniška demografija in prenos podjetij
Notice bibliographique
Résumé
Slovenian Enterprise Demography and Business Transfer: Slovenian Entrepreneurship Observatory 2018. In this monograph, we analysed all companies and entrepreneurs in Slovenia for the year 2017, then we compared for the year 2016 or 2015 key data of Slovenia and EU-28 or individual member states in the non-financial business economy. In Slovenia, in 2017 122,618 businesses employed 563,356 people. The majority of businesses (nearly one fifth) operated in the wholesale and retail trade; maintenance and repair of motor vehicles. Likewise, in the EU-28 in 2016 more than a quarter of businesses (25.9% or 6.3 million) was active in the wholesale and retail trade; maintenance and repair of motor vehicles. The average value added per person employed for the aggregated activities of the EU-28 in the year 2016 amounted to 50,900 euros, while in Slovenia 32,700 euros (36% less). In the second part, we studied the transfer of companies. We surveyed a selected sample of experts who represent important actors in a supportive environment for SME transfers. We also carried out a survey on the transfer of companies among the founders/owners of SMEs in Slovenia. We were interested in what type of support they need in this process. In this, we limited ourselves to the age group of entrepreneurs 55+.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».