Income Valuation of the Business Entities in Connection with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
CĂlem tohoto pĹĂspÄvku bylo posoudit, do jakĂŠ mĂry vznik mimoĹĂĄdnĂŠ situace, kterou v roce 2020 a 2021 zpĹŻsobil SARS-CoV-2, ovlivĹuje vĂ˝nosovĂŠ oceĹovĂĄnĂ. Dopady na vĂ˝nosovĂŠ oceĹovĂĄnĂ podnikatelskĂ˝ch subjektĹŻ mohou bĂ˝t neutrĂĄlnĂ, negativnĂ nebo pozitivnĂ podle toho, jak bylo pĹĂsluĹĄnĂŠ odvÄtvĂ ovlivnÄno SARS-CoV-2. V pĹĂpadÄ negativnĂho dopadu dochĂĄzĂ k poklesu vĂ˝nosĹŻ oproti plĂĄnovanĂ˝m hodnotĂĄm v rĂĄmci vĂ˝nosovĂŠho oceĹovĂĄnĂ, a tedy i ke snĂĹženĂ hodnoty vĂ˝nosovÄ oceĹovanĂŠho podnikatelskĂŠho subjektu. Intenzita tohoto negativnĂho vlivu bude vychĂĄzet ze schopnosti danĂŠho subjektu vypoĹĂĄdat se s dopady krize neboli z pĹĂsluĹĄnĂŠho vnitĹnĂho potenciĂĄlu tohoto oceĹovanĂŠho subjektu, a takĂŠ na tom, zda krize SARS-CoV-2 postihla obdobĂ v rĂĄmci prvnĂ fĂĄze oceĹovĂĄnĂ nebo aĹž v rĂĄmci pokraÄujĂcĂ hodnoty. NegativnĂ dopad se projevuje pĹedevĹĄĂm v rĂĄmci strategickĂŠ analĂ˝zy i analĂ˝zy finanÄnĂ. DochĂĄzĂ k odliĹĄnĂŠmu vĂ˝voji trhu jako celku, ale ke zmÄnĂĄm dochĂĄzĂ takĂŠ vlivem mÄnĂcĂch se konkurenÄnĂch pozic. I pĹes krizĂ zpĹŻsobenĂŠ problĂŠmy mĂĄ vĂ˝nosovĂŠ oceĹovĂĄnĂ svĂŠ mĂsto a svojĂ vypovĂdacĂ schopnost, pĹiÄemĹž je tĹeba posĂlit analĂ˝zu vnitĹnĂho potenciĂĄlu oceĹovanĂŠho podnikatelskĂŠho subjektu z hlediska schopnosti Äelit pĹĂpadnĂŠ krizi.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».