Notice bibliographique
Résumé
Are cooperatives gender sensitive?A confirmatory and predictive analysis of women's collective entrepreneurship MAriA BAstidA, AnA OlveirA and Miguel Ángel vÁzquez tAín Classifying the degree of cooperative multinationality: Case study of a French multinational cooperative Anjel errAsti, ignACiO BretOs and CArMen MArCuellO Manager bonding and the technical efficiency of cooperative credit unions-parametric and nonparametric analyses MiChAel Adusei, KwAsi POKu and sAMuel AKOMeA the socio-economic impact of certification schemes in conflict-affected regions: the case of arabica coffee in the eastern drC wAnnes slOsse, jerOen Buysse, KOen sChOOrs, ivAn gOdFrOid, MiChAelA BOyen and MArijKe d'hAese Classifying responsible investors: identifying clusters of Ontario investors AnthOny PisCitelli e-commerce adoption among Moroccan agricultural cooperatives: Between structural challenges and immense business performance potential iMAd jABBOuri, rAChid jABBOuri, KAriM BAhOuM and yAsMine el hAjjAji entrepreneurial ecosystem for cooperatives: the case of Kyrgyz agricultural cooperatives nAziK BeishenAly and FrédériC duFAys the resurrection of earlier imprints post mortem: explaining the turkish agricultural cooperative movement with an imprinting theory lens, 1888-1937 CeMil OzAn sOydeMir and MehMet erçeK iCt diffusion in public administrations and business dynamics: evidence from italian municipalities niCOlA MAtteuCCi, rAFFAellA sAntOlini and silviO di FABiO Productivity drivers of infrastructure companies: network industries utilizing economies of scale in the digital era ryOtA nAKAtAni does the mixed-ownership reform improve the productivity of state-owned enterprises?evidence from companies listed in Chinese stock FAn zhAng, Fei wAng and qiAO wAng the regulatory effect of cooperation degree in increasing tobacco farmers' income by mitigating production risk shocks ruOyAn zhAng and ru Chen
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,871 | 0,819 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».