MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221031875 · doi:10.52058/2708-7530-2022-2(20)-333-351

МОДЕРНІЗАЦІЯ ЛОКАЛЬНОГО РИНКУ ПОСЛУГ ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНОГО ГОСПОДАРСТВА В УМОВАХ МОНОПОЛІСТИЧНОЇ СТАГНАЦІЇ

2022· article· uk· W4221031875 sur OpenAlexaff
Ганна Попова, Катерина Положенцева, Вікторія Гордієнко

Notice bibliographique

RevueНаукові перспективи (Naukovì perspektivi) · 2022
Typearticle
Langueuk
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

МОДЕРНІЗАЦІЯ ЛОКАЛЬНОГО РИНКУ ПОСЛУГ ЖИТЛОВО-КОМУНАЛЬНОГО ГОСПОДАРСТВА В УМОВАХ МОНОПОЛІСТИЧНОЇ СТАГНАЦІЇАнотація.Дослідження питань реформування житлово-комунального господарства в контексті модернізації локальних ринків спирається на результати змістовних наукових розробок вітчизняних та закордонних фахівців.У той же час специфіка функціонування комунальної сфери в умовах монополістичної стагнації і фінансової кризи залишається дискусійною.У даній статті модернізація ЖКГ розглядається як результат розробки та реалізації цільових державних і регіональних програм, в яких визначаються та координуються взаємопов'язані інституційні, організаційні, економічні, соціальні, екологічні, фінансові та технічні заходи, які направлені на реалізацію основних завдань галузі.Ці питання аналізуються з позицій розвитку локальних ринків, тому що суттєві зміни у цій проблемній галузі можливі лише за умови концентрації бізнес активності та створення ефективної комбінації факторів виробництва, системна взаємодія яких сприяє інноваційній діяльності на певній території.При цьому модернізація ЖКГ відбувається в умовах реформи децентралізації, коли має місце культивування бізнесу, який належить місцевим мешканцям та відповідально використовує локальні ресурси, і контроль за діяльністю підприємств ЖКГ має поступово переходити від монополій до місцевих громад

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Explorer davantage

Même revueНаукові перспективи (Naukovì perspektivi)Même sujetMilitary Technology and StrategiesTravaux en français237 207