Обратная связь с предприятиями-участниками мониторинга НБРК: проблемы и пути совершенствования // Feedback with the NBK survey participants: problems and ways of improvement
Notice bibliographique
Résumé
Учитывая добровольность участия предприятий в мониторинге Национального Банка Республики Казахстан, поддержание уровня репрезентативности, необходимого для адекватного отражения изменений экономической конъюнктуры, является нелёгкой задачей, особенно для территориальных филиалов, ответственных за сбор данных к установленным срокам. Начиная с 4 квартала 2015 года, наблюдается снижение количества крупных и средних предприятий в выборке, что, в свою очередь, отразилось негативно на репрезентативности выборки. Единственным способом удержания предприятий, в условиях добровольности, является направление каждому предприятию-участнику мониторинга Возвратной Информации (ВИ). Именно ей посвящена данная статья. В статье описывается содержание направляемой предприятиям ВИ, и рассматриваются возможности ее совершенствования на примере одного предприятия. // Given the voluntary participation of enterprises in the monitoring of the National Bank of the Republic of Kazakhstan, maintaining the level of representativeness necessary to adequately reflect changes in the economic environment is not an easy task, especially for regional branches responsible for collecting data by the established deadlines. Starting from the 4th quarter of 2015, there has been a decrease in the number of large and medium-sized enterprises in the sample, which, in turn, had a negative impact on the representativeness of the sample. The only way to retain enterprises, in terms of voluntariness, is to send Return Information (RI) to each participating enterprise. This article is dedicated to her. The article describes the content of the RI sent to enterprises, and discusses the possibilities of its improvement on the example of one enterprise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».