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Enregistrement W4283756814 · doi:10.37335/ijek.v10i1.140

DEVELOPMENT OF INITIATED BANKRUPTCIES IN SLOVAKIA AND THE CZECH REPUBLIC

2022· article· en· W4283756814 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Bič

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Knowledge · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueImpact of AI and Big Data on Business and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAV
Mots-clésCzechBankruptcyQuarter (Canadian coin)InsolvencyBusinessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AccountingGeographyFinanceDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, entrepreneurs can very easily find themselves in a bad financial situation. That is why it is essential to look for ways to help them effectively. However, this cannot be done without knowing the real situation in each country, which is the basis for creating the appropriate conditions. The study's main objective was to identify and compare the development of insolvency indicators representing the bankruptcy of entrepreneurs in Slovakia and the Czech Republic from the first quarter of 2017 to the second quarter of 2021. Descriptive analysis and primary research methods were used to achieve this objective. The analytical processing dealt with the indicator of initiated bankruptcies. A fluctuating decline was observed in both countries. In 2020, a slight increase was recorded, and a further increase can be expected due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. 2018 and 2017 were the least positive years for Slovakia and the Czech Republic, respectively. The results indicated the need for interventions in the business environment of both countries to help entrepreneurs in bad situations.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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