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Enregistrement W3126922944 · doi:10.46925//rdluz.32.27

International experience on the improvement of national management technology and legal regulation of public contracts

2021· article· en· W3126922944 sur OpenAlexaboutno aff
Viktoriia Holubieva, Лілія Михайлівна Невара, Serhiy Savchuk, Andriy Detiuk, Валерій Тацієнко

Notice bibliographique

RevueRevista de la Universidad del Zulia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Fiscal Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcurementNormativeChinaBusinessUnificationPublic administrationPolitical scienceLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the research is to study the global experience of the legal regulation and organization of public procurement (from a not only legal but also a technological perspective), which should be the basis for suggestions to improve the legal regulation mechanism for procurement public in Ukraine. For the implementation of the comparative legal part of the study, normative legal acts and acts of official interpretation of the legal systems of the following states, as well as related scientific and scientific-practical materials, were used: USA, Australia, New Zealand, Japan, Switzerland, South Korea, United Kingdom, Japan, Egypt, Canada, Malaysia, Israel, India, Argentina, Australia, New Zealand. The unification of electronic public procurements systems remains to be a topical and unresolved task for the WTO GPA member countries. The experience of some countries in encouraging small and medium-sized enterprises in electronic public procurement is considered progressive and positive. We consider it necessary to adopt the experience of the USA, Israel, China countries and accelerate the adoption of laws in Ukraine to support national producers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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