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Enregistrement W4393242186 · doi:10.54097/hbem.v21i.14425

Analysis of the Fifth Set of listing standards of China Science and Technology Innovation Board

2023· article· en· W4393242186 sur OpenAlexaff
Xinyu Lu

Notice bibliographique

RevueHighlights in Business Economics and Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Political and Economic Relations
Établissements canadiensSquamish Nation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésListing (finance)ChinaSet (abstract data type)BusinessAccountingComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the landing of micro-electrophysiology on the Science and Technology Innovation Board, the fifth set of Science and Technology Innovation Board listing rules appeared and hoped to promote the development of new things in domestic capital production. The fifth set of Science and Technology Innovation Board listing rules reflects the inclusiveness of the Science and Technology Innovation Board because this set of listing rules is for some unprofitable or small-profit research and development technology, innovation, and future development of enterprises listed standards. Including the core technology, production products and stage results, good market trends, and innovative technological advantages. Especially for most types of biological drug development or medical technology companies. Today, almost all the companies that use the fifth set of Science and Technology Innovation Board to go public have commercialized their products, gained operating income of 100 million yuan, and some companies have even earned profits. As time goes on, the fifth set of Science and Technology Innovation Board of the development is getting better and better. There are many successful cases for other companies with the same enterprises to reference, and the future trend is also on the rise. However, due to the special characteristics of the Technology Innovation Board, the liberalization of IPO listing also brings great risks to the auditing work.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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