Vícefaktorové metody stanovení hodnoty podniku
Bibliographic record
Abstract
Předložený článek se zabývá metodami oceňování specifického druhu podniků, konkrétně rodinných podniků. Po počátečním uvedení do oblasti oceňování a charakteristik rodinných podniků se zaměřuje na zjištění vlivu těchto charakteristik na určování jejich hodnoty, a to při současném respektování nejen finanční, ale rovněž emoční hodnoty, jejíž existence je typická právě pro tento druh podniků. Methodology/methods: Pro splnění cíle článku byl použit sekundární sběr informací. Autorka po studiu literatury zaměřující se na oblast oceňování podniků a specifické rysy rodinných podniků, mající vliv na ocenění, shrnuje hlavní problémy spojené s oceňováním těchto podniků.
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.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".