MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130700388 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.56

Sources and Sociology Concerns of Financing the Innovation Activities in Russia

2021· article· en· W3130700388 sur OpenAlexvenueno aff
Nikolaeva Olga Yurievna

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyNegotiationFinancePer capitaGovernment (linguistics)BusinessEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Criminology and SociologyMême sujetEconomic and Technological Developments in RussiaTravaux en français237 207