Planning of Resource Support for the Management System of the Process of Increasing the Level of Competitiveness in the Environment of the Functioning of the Socio-Economic System
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of the article is to determine the best planning option for resource support of the management system for the process of increasing the level of competitiveness in the environment of the functioning of the socio-economic system. The relevance of the research topic is added by the fact that the ecology industry is extremely difficult and constantly needs innovation. The activity of an ecological socio-economic system depends on its competitive advantages, level of competitiveness, and resource support. The basic methods that form our methodology are the method of system analysis and pairwise comparison. Based on the results of the study, a structuring of all possible options for resource support for increasing the level of competitiveness of an ecological socio-economic system was formed on the example of Ukrainian ecological enterprises PJSC "Odessa Ecological Enterprise". So, for the ecological socio-economic system selected as an example, a choice of the most rational of the possible options was presented, resources for planning the management system in the process of increasing its competitiveness. The study has a number of limitations and they are related to the impossibility of applying the proposed approach to a larger number of ecological socio-economic systems. Further research should be aimed at expanding the practical aspect and covering more and more socio-economic systems of this sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».