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Enregistrement W4386299424 · doi:10.57017/jaes.v17.2(76).01

Some Financial Aspects of the Corporate Groups that Operate in Food Distribution and Specialized Retail in the COVID-19 Pandemic. Outline of the Determined Financial Indicators of Jerónimo Martins, SGPS, S.A.

2022· article· en· W4386299424 sur OpenAlexaff
Michał Mrozek

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Economic Sciences (JAES) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistribution (mathematics)PortugueseDiversification (marketing strategy)CommodityEconomicsFinanceEconomyBusinessMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper regards the selected financial indicators of the Jerónimo Martins, SGPS, S.A.: LFL Growth, Employment, Net Sales and Services, EBITDA Mg, Long Term Borrowings, Short Term Borrowings, and Total Borrowings. The fundamental aim of the paper is the assessment of the selected financial indicators of the Jerónimo Martins, SGPS, S.A. in terms of the COVID-19 pandemic. The following research problems were put forward: What is the diversification of the financial indicators of the Jerónimo Martins, SGPS, S.A. as a Portuguese corporate group that operates in food distribution and specialized retail? Which of the researched financial aspects of the Jerónimo Martins, SGPS, S.A has the highest, the middle, and the lowest level in 2017-2021? In the theoretical part of the paper was depicted the portfolio of Jerónimo Martins, SGPS, S.A. The studies were carried out: documentation, statistical, comparative, and dynamics analysis. The results showed that the Jerónimo Martins, SGPS, S.A. in terms of the COVID-19 pandemic as a Portuguese corporate group that operates in food distribution and specialized retail had different tendencies. The inference process took place in a deductive way.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,187 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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