Crowdfunding Industry Development: Gaining Leading Role in Digital Economy and Future Trends
Notice bibliographique
Résumé
In the course of the study, it was found that crowdfunding companies follow a certain stage in their functioning and development: choosing a platform; category selection; the wording of the crowdfunding campaign; definition of a financial goal; determination of the project duration; definition of a reward system; creating a video message; description of the project; regular updates; monitoring the fundraising process. By conducting research on the international market, it was found that with a market size of $ 358.28 billion and a share of 85.99%, China is the largest crowdfunding market in the world. Also, it should be noted the Asia-Pacific region, as Australia took 4th place with funding of $ 1.49 billion, and South Korea - 5th place with $ 1.13 billion, we also find other countries in the Asia-Pacific region in the list of the largest crowdfunding countries in the world. The results of our study concluded that there are many players in crowdfunding in Europe, especially in the field of P2P lending, compared with the Americas and the Asia-Pacific region, as a whole it is a small region. The article also notes the advantages and disadvantages of the crowdfunding development in modern conditions of market functioning.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».