Relatório Final Jogos-Simulação De Marketing – Power Computer
Notice bibliographique
Résumé
This school in the course of Marketing Business Management and specifically Entrepr\nThis school in the course of Marketing Business Management and specifically\nEntrepreneurship in the discipline of Simulation - Games Marketing year was\naccordingly for the creation of a company in the computer business in business online\nsimulator called Marketplace, in order to put into practice all the theoretical knowledge\nacquired during all previous semesters.\n\nThis platform we were confronted with decisions in eight quarters corresponding 4\nevery year , in order to encourage learning in a practical way, a virtual and dynamic\nenvironment. Every quarter acareados with well organized tasks taking as a reference\npoint defined strategies such as market research analysis, branding , store management\nafter its creation , development of the policy of the 4Ps , identifying opportunities ,\nmonitoring of finances and invest heavily .\n\nAll quarters were subjected decisions and are then given the results , such as: market\nperformance , financial performance, investments in the future , the "health" of the\ncompany 's marketing efficiency then analyzed by our company , teaching and also by\ncompetition Balanced Scorecard ie , semi-annual and cumulative .\n\nFor the start of activities it was awarded the 1st year a total of 2,000,000, corresponding\nto 500,000 out of 4 first quarter , and 5,000,000 in the fifth quarter in a total of\n7,000,000 .\n\n\nThe capital invested was used to buy market research, opening sales offices , create\nbrands , contract sales force , advertise products created and perform activity R & D in\norder to make a profit and become self- sufficient to guarantee the payment of principal\ninvested to headquarters ( Corporate Headquarters ) .
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».