Notice bibliographique
Résumé
Objective. The objective of the research is to identify the state and features of the world venture business development. Methods. Following methods and techniques of knowledge are used in the process of the study: theoretical generalization and comparison, analysis and synthesis, induction and deduction, grouping, and classification. Results. According to the results of the study, it is found that the number of venture funds in the world is increasing; the largest number of venture funds operates in America, including the USA; the most famous and reputable venture funds are: Intel Capital, Google Ventures, Salesforce Ventures, Comcast Ventures, Qualcomm Ventures, Cisco Investments, Santander InnoVentures, Ascension Ventures, CyberAgent Ventures, SBIInvestment, SMBC Venture Capital etc.; the volume of venture investments in the world in 2012-2019 increased significantly — almost in 6 times; venture investments are not equally distributed by stages of development of innovative entrepre- neurship — the largest volumes of venture investments in 2012-2019 are attracted to «Seed stage» and «Early stage»; it is recorded not only an increase in total venture capital, but also the average size of venture capital per project; the most attractive for venture investors are startups operating in such areas as: software, fintech, pharmaceuticals and biotechnology, consumer goods and recreation; the world leader in terms of venture capital is the United States; the most attractive countries for venture investors are the United States, the United Kingdom, Canada, Hong Kong, Japan, Singapore, Australia, Germany, New Zealand and Denmark; since 2014, large companies have been venturing mainly not through their own venture funds, but by joining global venture funds — an average 30 % of the total number of projects supported by venture funds. The practical significance of the results obtained is in the possibility of their use in designing a development strategy and increasing the competitiveness of Ukraine's innovation infrastructure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».