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Enregistrement W3216768961 · doi:10.32702/2307-2105-2021.11.21

TYPES AND FUNCTIONS OF BUSINESS SCHEMES AND BANKING OPERATIONS IN OFFSHORE JURISDICTIONS

2021· article· en· W3216768961 sur OpenAlexaff
G. Shamborovskyi

Notice bibliographique

RevueEfektyvna ekonomika · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLaw, logistics, and international trade
Établissements canadiensWorld Federation of Science Journalists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSubmarine pipelineFinanceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Офшорне підприємництво займає вагому частку у глобальній економіці, а офшорні фінансові операції набувають неабиякої популярності у середовищі великого бізнесу. У світі спостерігається значне збільшення обсягів зовнішньої торгівлі та інвестицій за посередництвом офшорних юрисдикцій. Зважаючи на активне застосування офшорних бізнес-схем та банківських рахунків юридичними та фізичними особами у різних країнах світу, дослідження видів та функцій такої діяльності є особливо актуальними. В статті висвітлено теоретичні основи офшорного підприємництва та наведено практичні офшорні схеми експортно-імпортних операцій. Охарактеризовано види та характеристики використання офшорних компаній та банківських рахунків. Перелічено переваги ведення зовнішньої торгівлі через посередництво офшорних компаній та розміщення коштів в офшорних банках. Вказано механізм виведення фінансових активів через трасти та поповнення статутних фондів офшорних компаній. Зазначені негативні наслідки офшорирації національної економіки, зокрема, регулярне уникнення оподаткування доходів та зростаючий відплив фінансових активів.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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