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Enregistrement W3177359574 · doi:10.6000/1929-7092.2019.08.74

Management of Reputation Risks at the Agricultural Enterprises of Eastern Europe as a Component of Increasing Their Competitiveness

2021· article· en· W3177359574 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationAgricultureComponent (thermodynamics)BusinessIndustrial organizationAgricultural economicsNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We note a significant role of the agricultural sector in the development of economic systems in a significant number of post-Soviet countries of Eastern Europe. However, Eastern European agricultural enterprises have significant problems in ensuring and managing their competitiveness, where reputation and the risks associated with it are of key importance. Novelty. The scientific novelty of the research paper is the developed algorithm of reputation risk management, which is based on the author's methodology of their evaluation and takes into account the peculiarities of such management in agricultural enterprises from the post-Soviet countries of Eastern Europe. To achieve the goal and test the hypotheses put forward in the research paper, a set of general, specific and technical methods were used at the empirical and theoretical levels, such as: abstraction method; expert method; methods of analysis and synthesis; comparison; deduction; induction; methods of systematization, grouping and logical generalization. The research methodology is based on systemic and functional, historical and systemic approaches in identifying and resolving the range of problems of reputation risk management within the framework of improving the competitiveness management of agro-industrial enterprises from the post-Soviet countries of Eastern Europe. For the purpose of the study, data were collected and an empirical analysis was conducted concerning the eleven Eastern European countries that were part of the Soviet Union for 1991-2018 regarding analysis of the dynamics of agricultural production and its share in GDP according to statistics taken from the KNOEMA databases. Policy considerations: the agricultural sector of the economy plays an increasing role in the economic systems of some post-Soviet countries of Eastern Europe, serving as the basis for their sustainable development; agricultural producers from the post-Soviet space of Eastern Europe have problems with ensuring competitiveness in national, international and world markets; reputation risk plays a significant role in ensuring and improving the competitiveness management of agricultural enterprises from post-Soviet countries of Eastern Europe; the formation of an effective reputation risk management algorithm is a key element in ensuring and improving the competitiveness management of Eastern European agricultural 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,202 · 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