Utilization of information technology: An effective means of public investment management at autonomous universities in Vietnam considering the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 has been causing a large-scale pandemic, along with the rapid development of information technology. Information technology means such as digital applications will be one of the effective tools to help manage public investment and investment in general in Vietnam. Public investment management at autonomous universities in Vietnam is in the final stage of completion in terms of procedures, legal documents, and implementation. This study was designed to shed light on the factors that affect the management of public investments at Vietnamese autonomous universities. The study's data was gathered from a survey of 126 public investment managers at autonomous universities in Vietnam. Factor analysis and multivariate regression methods were used to analyze the influence of factors on public investment management at autonomous universities in Vietnam. According to research findings, the capacity of public investment management agencies at autonomous universities; Distribution of funds for the implementation of public investment projects; administrative procedures, legal provisions, and the actual context affect public investment management at autonomous universities in Vietnam. With Standardized Coefficients = 0.482, distribution of funds for implementation of public investment projects at schools at autonomous universities were the most influential factors. The research results are the foundation for proposing solutions to improve the efficiency of public investment management at these universities in Vietnam such as promulgating legal documents, building public investment management processes suitable to the characteristics of universities, developing, and proactively implementing works in investment management and operating results of public investment in autonomous University.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».