A Model for Countering the Information and Technical Threats of Intellectual Capital Management of Innovation-Oriented Systems in the Engineering Sector
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Notice bibliographique
Résumé
The modern economy is characterized by a sharp increase in the role of non-material factors (information and knowledge) in ensuring the competitiveness of individual enterprises and institutions, as well as national economies as a whole. Under these conditions, the ability to create, use and increase intellectual capital is the basis for the economic growth of engineering business entities. The main purpose of the study is to model the counteraction to the main threats of intellectual capital for innovation-oriented systems in the engineering sector of the economy. The relevance of the study is given by the fact that the formation and use of technical, economic, industrial, and other types of knowledge, the totality of which forms intellectual capital, is becoming an urgent problem for modern systems tuned to innovative development. The threats to managing the intellectual capital of innovation-oriented systems are now the most significant, since the achievement of the ultimate goals of the system itself depends on the efficiency of the use of intellectual capital. Taking this into account, intellectual capital is becoming a real and valuable target of criminal encroachments today, which requires scientists to form a clear model for countering these goals. The research methodology involves the use of mathematical methods of information support for the process of counteracting the negative impact of threats. According to the results of the study, we presented the modeling process. As a result, a model was built to counteract the main threats of intellectual capital for innovation-oriented systems in the engineering sector of the economy. Further research requires the construction of a mathematical mechanism for responding to new challenges to the intellectual capital management system for innovation-oriented systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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