O MODELO DE FLEURIET E OS EFEITOS DA PANDEMIA DO COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to investigate the impact of the COVID-19 pandemic on the financial structure of publicly traded Brazilian companies listed on the IBrx-100, through the analysis of the Management Balance Sheets (BPG) and applying the dynamic Fleuriet model of analysis of working capital. Therefore, the research typology is descriptive and documentary, as it used the Consolidated Balance Sheets as a data source. The data were obtained through the Economática® database and the Reference form available on the website of Brasil, Bolsa, Balcão (B3), thus, the final sample consisted of 76 companies, over 10 quarters, corresponding to the 1st quarter of 2019 to 2nd quarter of 2021. As an analysis technique, a qualitative and quantitative approach was adopted, using descriptive analysis applied to the Fleriet model. The survey results show that over the 10 quarters analyzed, the variables cash balance (ST), working capital need (NCG) and working capital (CDG) were respectively negative by 43.96%, 12.20% and 12.07% of the sample. In addition, there was a predominance of type 2 BPG with 45.01% of the sample, followed by type 3 with 32.41%. As well as the reduction in the number of BPG with the type 3 profile, and the increase in type 2 over the periods. Thus, based on the results exposed in this study, it was identified that a trend of change in the typology of companies, after the beginning of the COVID-19 Pandemic, increasing the profiles considered solid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».