MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378213460 · doi:10.52783/testmagzine.v0.14621

Factors Influencing Sales in Small Restaurants at Tourism Spots in the Country

2019· article· en· W4378213460 sur OpenAlexaboutno aff
S.M. Ali

Notice bibliographique

RevueTEST Engineering & Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHospitality and Tourism Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSmall and medium-sized enterprisesWorkforceTourismCreativityMarketingCommerceEconomic growthEconomicsFinanceGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When it comes to creating new jobs, it's often the smaller and medium-sized firms (also known as SMEs) that show the most promise ( Asquith and Weston, 1994). In the United States, most new employment were created in the late 1980s by small enterprises with fewer than twenty employees (Philips, 1993). Small and medium-sized enterprises (SMEs) had the greatest economic growth in Canada (De-Laurentiis, 1994). Almost half of Australia's workforce is employed by small and medium-sized enterprises (SMEs), and SMEs are more responsible for creating new jobs than major corporations (DFAT, 1995). Small and medium-sized enterprises (SMEs) encourage creativity and invention by using labor-intensive technology that is applicable in developing nations (McCormick, 1996).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTEST Engineering & ManagementMême sujetHospitality and Tourism EducationTravaux en français237 207