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Enregistrement W4220690272 · doi:10.33423/jabe.v24i2.5103

Enterprise Reform and China’s Modernization

2022· article· en· W4220690272 sur OpenAlexvenueno aff
Jiangjun Li, Shengyue Han, Rui Liang

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Business and Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Development and Digital Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryChinaGovernment (linguistics)Economic systemCorporate governanceFunction (biology)BusinessProcess (computing)Market economyEconomicsEconomic growthPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In China’s modernization, enterprises have experienced a complex process of change, which has promoted or restricted the process of China’s modernization. From the perspective of government function adjustment; this chapter studies the enterprise transformation process in China’s modernization from a historical perspective. It is found that although micro problems such as corporate governance and principal-agent are very important, they are only the second problem. The first problem should be the adjustment of government functions. The transformation practice of western countries has also proved the importance of flexible adjustment of government functions. In China, during the imperial period, enterprises in modern China did not develop due to the failure of government function adjustment. Thus, to catch up with and surpass the world powers, the new China after 1949 adopted a planned economic system, which is reasonable in the path. The Chinese government carried out the social transformation of market economy orientation after 1979. From then, the enterprises have become modern enterprises in the market economy. The findings of this chapter are of great significance to enhance the institutional innovation of enterprises and promote the process of China’s modernization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,150 · 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'étudeSans objet
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
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