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Enregistrement W4381799308 · doi:10.32370/ia_2023_06_6

Modern Threats to the Financial and Economic Security of Aerospace Enterprises

2023· article· en· W4381799308 sur OpenAlexvenueno aff
Ганна Ліхоносова

Notice bibliographique

RevueIntellectual Archive · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceBusinessAccountingProfit (economics)Promotion (chess)FinanceIndustrial organizationEconomicsEngineeringPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study provides an analysis of modern challenges and conditions in which Ukrainian business operates during hostilities, and their impact on accounting and tax activities. An analysis of laws and regulatory documents developed by the state for the functioning and improvement of the situation of enterprises affected by hostilities was carried out. Scientific publications and monographic editions, magazine articles and materials of scientific and practical conferences became the methodological basis of the research. Content analysis of scientific periodicals was used during the research; comparative critical analysis of existing approaches and methods of analysis of financial stability and tax burden; analysis of economic activity of enterprises in the aerospace industry; statistical methods of analysis. The main hypothesis of the study was the assumption of the possibility of restoring the country's production potential due to the introduction of the latest accounting and tax technologies of digital transformation of Ukraine, national projects for the development of entrepreneurship, digital interaction platforms for business relocation assistance. Using the example of an enterprise belonging to the aviation industry, the influence of social and behavioral challenges on the accounting and tax activities of this enterprise, namely: on calculations with the budget, the amount of profit and on calculations of labor remuneration, was investigated. Measures to improve business promotion under martial law are proposed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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