4th quarter report of 2018 to the Minister for Business, Enterprise and Innovation detailing the analysis and performance of the SME Credit Guarantee Scheme 2017 at 31st December 2018
Notice bibliographique
Résumé
The Credit Guarantee Scheme ("CGS") provides a State guarantee through the Department of \nBusiness, Enterprise & Innovation (the ?Department?) to accredited Lenders (Allied Irish \nBanks, Bank of Ireland and Ulster Bank Ireland) of 80 per cent on eligible loans or Performance \nBonds to viable Micro, Small and Medium-sized Enterprises ("SMEs"). The Guarantee is paid \nby the State (the ?Guarantor?) to the Lender on the unrecovered outstanding principal \nbalance on a Scheme Facility in the event of a Borrower defaulting on the Scheme Facility \nrepayments. \nThe purpose of the Scheme is to encourage additional lending to SMEs, not to substitute for \nconventional lending. SMEs are thus enabled to develop a positive track record with the \nLender with the objective of returning to standard commercial credit facilities in time. It will \nalso place Irish SMEs on a competitive level-footing relative to other trading competitors who \nare able to avail of a guarantee in their own countries. \nIt is important to note that funds provided under the Scheme are neither a grant nor a \nsupport for ailing businesses or customers in difficulty. All decision-making at the level of the \nindividual Scheme Facility is fully devolved to the participating Lenders. \nThe new Credit Guarantee Scheme became operational in July 2018 replacing the previous \nCGS 2012 and CGS 2015 schemes that had been collectively in operation since 2012 (the \n"Legacy Schemes"). Henceforth, all references to CGS will relate to the scheme launched in \n2018. The Department has appointed the Strategic Banking Corporation of Ireland ("SBCI") \nas Operator.
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 | 0,029 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».