STRATEGIJA RASTA SPAJANJEM I AKVIZICIJOM NA TRŽIŠTU TELEKOMUNIKACIJA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Danas, uspješne kompanije globalno koriste strategiju rasta horizontalnom integracijom, kao instrument za postizanje konkurentske prednosti, dok se kod nas u praksi veoma malo izučava uticaj primjene korporativnih strategija na bitne elemenate poslovanja i pokazatelje uspješnosti istih. Predmet istraživanja u ovom radu jeste sagledavanje uloge i značaja definisanja strateškog opredjeljenja kompanije, analiza savremene prakse i vrste korporativnih strategija, kao i neophodnih koraka koje kompanija treba da definiše u procesu formulisanja i implementacije strategije za ostvarivanje njenih ciljeva i misije. Cilj istraživanja je pronaći osnovne pretpostavke za uspješnu primjenu strategije rasta spajanjem i akvizicijom, kao i parametre za njenu kvalitativnu i kvantitativnu mjeru uspješnosti. Takođe, cilj je istražiti da li su kompanije koje djeluju na konkurentnom telekomunikacionom tržištu BiH koristile strategiju rasta spajanjem i akvizicijom, te istražiti ključne pretpostavke za uspješno provođenje navedene strategije. Izbor telekomunikacionog tržišta proizilazi iz činjenice da je isto inovativno i ima pretpostavku višeg stepena korištenja metoda za postizanje konkurentne prednosti, u odnosu na druga tržišta u BiH.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.019 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it