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Enregistrement W4403460293 · doi:10.33983/2075-1826-2024-3-137-147

Проектное финансирование в современной России: опыт и перспективы

2024· article· ru· W4403460293 sur OpenAlexaboutno aff
А.С. Бараховский, Е.В. Михина, М.И. Лисина

Notice bibliographique

RevueManagement and Business Administration · 2024
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Regulatory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Авторами рассмотрен ряд направлений, определяющих функционирование проектного финансирования в Российской Федерации: нормативно-правовое обеспечение и актуальность проектного финансирования как инструмента экономического развития, его взаимосвязь с национальными целями развития страны; на примере института развития Банк делового развития Канады рассмотрены подходы, реализуемые в зарубежной практике проектного финансирования; рассмотрен механизм предоставления и возврата средств в рамках Программы «Фабрика проектного финансирования»; дана характеристика принципиальных отличий Программы «Фабрика проектного финансирования» от его общепринятой практики; установлены преимущества программы и возможные резервы ее дальнейшего расширения. The author examined a number of areas that determine the functioning of project financing in the Russian Federation: legal support and relevance of project financing as an instrument of economic development, its relationship with the national development goals of the country; using the example of the development institute Business Development Bank of Canada, the approaches implemented in foreign practice of project financing are considered; the mechanism for the provision and return of funds was considered within the framework of the Project Finance Factory Program; a description of the fundamental differences between the Project Finance Factory Program and its generally accepted practice is given; the advantages of the program and possible reserves for its further expansion have been established

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · 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'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
Publié2024
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