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Enregistrement W4214847589 · doi:10.33920/vne-04-2203-02

Financing of development projects in Russia and abroad

2022· article· en· W4214847589 sur OpenAlexaboutno aff
R. S. Gubanov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEconomic and Technological Systems Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceReal estateBusinessEquity (law)Real estate developmentContext (archaeology)ChinaPortfolioPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the essence and content of the category "development project". A comparative characteristic of the views of scientists on the definition of the term "development project" is given and the author’s defi nition of the studied category is derived. In the context of expanding economic relations between the state, developers, market agents, investors and development companies, the supply on the real estate market is expanding, the requirements for the formation of a portfolio of investments directed to the creation and implementation of a development project are changing. The author examines the stages of financing development projects, taking into account the need to develop and monitor master plans for the development of the urban economy. The article emphasizes that the central place in the financing of development projects in Russia today is occupied by the account-ESKROU agreement, which is a tripartite agreement concluded between an individual (legal entity), a bank, a developer for the purpose of equity financing of the construction of a residential property. The needs of the company in attracting investments in a development project have been studied on the example of renewing the territories of St. Petersburg. An assessment of the best foreign practice of financing development projects for attracting syndicated loans and ESCROU accounts to the system of financing innovative development programs in China, Canada, Great Britain, and the United States is given.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,391

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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