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Enregistrement W3011842841 · doi:10.6000/1929-7092.2020.09.16

Financial Crisis Management of Business in Eastern Europe in the Context of the Resilience Increase of National Economic Systems

2020· article· en· W3011842841 sur OpenAlexvenueno aff
Maxim Khatser, Yuliia A. Perehuda

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)NoveltyFinancial crisisResilience (materials science)European unionCrisis managementEconomic systemEconomicsPsychological resilienceFinancial managementFinanceBusinessFinancial systemMacroeconomicsEconomic policyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivation: The research has noted great problems of post-Soviet Eastern European countries related to resilience securing of national economic systems, where the defining role belongs to financial crises at the micro-level caused by problems in the development and implementation of financial crisis management. The objective of this research is to study the problems of ensuring the operational efficiency of economic entities in Eastern Europe and to develop a set of measures to increase this efficiency.Novelty: The scientific novelty of the article is a developed set of ways to increase the performance of financial crisis management at the enterprises of post-Soviet Eastern European countries.Methodology and Methods: The methods of data study used in this research represent the quantitative analysis of statistic data. The research has also used the forecasting method of time series, which has suggested using regression functions to forecast future values based on data observed earlier.Data and Empirical Analysis: To conduct the research, data on four Eastern European countries, which were a part of the Soviet Union, for 2008-2018 have been taken. Policy Considerations: Post-Soviet Eastern European countries within the resilience securing of their national economic systems require the development and implementation of ways to increase the performance of financial crisis management at enterprises.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,280

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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