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Enregistrement W7009339556

Efektywność różnych form prawnych prywatyzacji

2016· other· en· W7009339556 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepozytorium Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza (Adam Mickiewicz University in Poznań) · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)State (computer science)Empirical researchState ownedEmpirical evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper contains a description of the basic forms of ownership changes provided for in the
\nbill on "Privatisation of state owned enterprises" of 13 July 1990. A financial assessment of privatised
\nenterprises against state owned enterprises and all other companies has been made. This
\nassessment was made on the basis of empirical material obtained from the Provincial Bureau of
\nStatistics in Poznań and the Head Bureau of Statistics.
\nThe revealed results relate to the companies from Poznan region in the third quarter of 1993,
\nand companies in Poland in the third quarter of 1994. Further, the factors which influence the
\neffectiveness of privatisation processes have been discussed. A number of factors, both internal
\nand external for the company have been described. A need to change those factors which hinder
\nprivatisation has been stressed in view of the fact that ownership changes make a absolutely
\nnecessary condition for the economic growth.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,024

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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