Sources and Sociology Concerns of Financing the Innovation Activities in Russia
Notice bibliographique
Résumé
The innovation abilities of an enterprise and the feasibility of an innovative project always depend on financing. We can say that the main issue is the assessment of funds required for the implementation of an innovation and the analysis of their possible sources. In this paper, different mechanisms of financing and allocation of financial resources and their impact on innovative performance were examined. In general, financing sources of the institutes in different countries have adopted different mechanisms to provide and allocate resources from the range of public funding to private financing. But the amount varies from country to country so that in European institutions most government funding and the United States, private financing is the predominant form of financing. Some governments subsidize the supply side (higher education institutions), some on the demand side (customers), and some on both sides of the higher education services market. In general, negotiation-based and formula-based allocation, personnel-based allocation, student-based allocation, per capita cost, priority-based, and performance-based allocation are among the mechanisms used in this regard. The results of this article showed that the mechanisms of allocating and allocating resources in higher education play the role of policy-making and guiding the behavior of actors and can affect the performance of universities and institutions of higher education at the macro and micro level (individual). In the area of funding, graduates should contribute to the financing of universities, and in the area of allocation, performance-based allocation mechanisms should be used to achieve greater efficiency, accessibility, and equity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».