The Split-Screen Approach for Project Appraisal (Part I: The Theory)
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates an innovative approach to financial modeling of engineering decision-making and industrial projects. The approach is a minimal one, grounded as it is on three notions, two laws, and one matrix that combines them, called Split-Screen Matrix (SSM). This split-screen approach consists in linking the accounting and financial input data and systematizes them into the SSM, whose columns report the pro forma book values of capital (balance sheets), the corresponding income components (income statements), and the associated cash flows (cash-flow statements) while the rows show the project’s dynamical evolution. The SSMs are then linked via a continuous split-screen strip. To appraise the project, we use a pair of SSMs, namely, the project matrix and the benchmark Matrix (with the related strips), the latter containing the alternative amount invested and the associated foregone profit of a financial portfolio replicating the project’s cash flows. Using differences between the corresponding elements of the two strips, the economic profitability of the project can be easily measured, in both absolute terms (e.g., net present value, market value added, residual income) and relative terms (e.g., average return on assets, cash-flow return on capital). The accounting-and-finance engineering system (AFES) obtained with the split-screen approach is particularly helpful when using spreadsheet modeling because it does not require (knowledge and) use of financial spreadsheet functions. The application of this approach on spreadsheet modeling is essentially based on the continuous split-screen strip, here described, and is illustrated in a following paper (Baschieri and Magni 2023, “The Split-Screen Approach for Project Apraisal (Part II: Spreadsheet Modeling)”).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».