MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110466023 · doi:10.5430/ijfr.v11n6p129

Scenario Analysis of the Intellectual Capital Development of the Region in Postcovid Economics Based on Financial Assets

2020· article· en· W3110466023 sur OpenAlexvenueno aff
Gataullin Iskander Ilgizovich, L. M. Zabirova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésIntellectual capitalContext (archaeology)PessimismHuman capitalState (computer science)BusinessIntellectual propertyFinancial crisisCapital (architecture)EconomicsEconomic systemEconomic growthFinanceMacroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents the main trends and factors involved in developing intellectual capital in the region during and after the pandemic of Covid-19 based on financial assets, which are of strategic importance both for the state and for international development. The authors provide benefits and drawbacks to the growth of the situation in the context of the main elements of the region's intellectual capital. These factors consist of Innovative activities in the region (Intellectual Property Market, Innovative infrastructure of the region, Innovative activities of organizations) and Human Resources (Labor Market, Higher, and Continuing Professional Education System). A pessimistic scenario involves that the state and the economic system could not cope with a negative trend for various reasons. On the other hand, an optimistic scenario implies that the state and economic entities can see the trend as an opportunity and apprehend it to stabilize the region's economic situation and further surmount the crisis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Financial ResearchMême sujetEconomic and Technological Developments in RussiaTravaux en français237 207