145 research outputs found

    Franco-german cooperation within european scientific institutions

    Get PDF
    The development of the Franco-German scientific cooperation after the Second World War is considered through the prism of the activities of European research centers. Attention is paid to the influence of the international situation on the development of European scientific cooperation. The role of the Franco-German tandem in European scientific cooperation is analyzed


    Get PDF
    Background. Winter wheat resistance to adverse winter­ing conditions is one of the most important adaptive charac­teristics. To obtain high yields, modern wheat cultivars should have various protective reactions. For their success­ful combination in one genotype, the availability of appro­priate initial material is of great importance. In Russia, the accessions from the VIR collection are traditionally used as initial material for wheat breeding. The aims of the present study were (1) to evaluate winter hardiness in accessions from the VIR collection in a field test, and (2) to use the ob­tained data and those on the geographical origin of acces­sions for making up the target sub-collection and perform­ing its eco-geographical studies.Materials and methods. The initial sample for field screening contained 431 acces­sions of common winter wheat from different regions of Russia and the former USSR, and 484 accessions from 18 foreign countries. Winter hardiness of these accessions was tested in the environmental conditions of the North­western region (Pushkin, 59°41′N 30°20′E, 2006/2007, 2007/2008 and 2013/2014) and of the Central Black Soil re­gion (Yekaterinino, 52°59′N 40°50′E, Tambov Province, 2007/2008 and 2008/2009). The degree of winter hardi­ness was determined in accordance with the technique de­veloped at VIR.Results and conclusions. In 2006/2007, in Pushkin, a high and a very high degree of winter hardiness was displayed by 114 accessions with the origin from Rus­sia and the former USSR as well as by 12 accessions from foreign countries. Based on the obtained data and taking into account the diversity of the geographical origin of ac­cessions, the target sub-collection was formed, whose ac­cessions were subjected to eco-geographical two-year field studies (Pushkin, 59°41′N 30°20′E, 2007/2008, 2013/2014, and Yekaterinino, 52°59′N 40°50′N, Tambov Province, 2007/2008, 2008/2009). The Friedman’s variance analysis has shown that variation on winter hardiness in 158 acces­sions from the target sub-collection was determined by the environmental conditions of wheat cultivation (χ2э = 256.7; df = 4; χ2W=0.05 = 9.5) and by genetic differences between ac­cessions (χ2э = 239.3; df = 157; χ2W=0.05 = 187.2) at that effect of the prior was stronger than that of the latter. By using the cluster analysis (k-means algorithm), the target sub-collec­tion structure has been revealed. Twelve accessions that overwintered well at both geographical locations during all the years of testing were identified


    Get PDF
    The article discusses the innovative development of a region (based on available and newly created innovations) assuming a high quality intellectual potential. The intellectual potential of the region is understood as a set of two interrelated components — the resource potential that determines conditions and possibilities of the innovative activity and the achieved capacity representing the results of this activity. The structure of the region’s intellectual potential is shown. The principal elements of the methodology for its evaluation including the research basis, the semantic domain model, principles, objectives, functions, types, methods of assessment are described. Particular attention is paid to the development of non-financial evaluation methods based on statistical quality, use of a system of indicators, dynamics indices and ratings taking into account the entropy of partial indicators. The industrybased and statistical approaches to the assessment of the intellectual potential of the region are described. В статье рассмотрено инновационное развитие региона (на базе готовых и созданных инноваций), которое предполагает наличие интеллектуального потенциала высокого уровня качества. Под интеллектуальным потенциалом региона понимается совокупность двух взаимосвязанных составляющих — ресурсного потенциала, определяющего условия и возможности осуществления инновационной деятельности, и достигнутого потенциала, представляющего собой результаты деятельности. Приводится структура интеллектуального потенциала региона. Представлены основные элементы методологии его оценки: научный базис, семантическая модель предметной области, принципы, цели, функции, виды, методы. Особое внимание уделяется развитию нефинансовых методов оценки на основе статистики качества, использования системы индикаторов, индексов динамики и рейтингов, учитывающих энтропию частных индикаторов. Описаны производственно-отраслевой и статистический подходы к оценке интеллектуального потенциала региона.

    Оценка стоимости цифровых интеллектуальных активов: принципы, факторы, подходы и методы

    Get PDF
    The object of the study is digital assets and digital intellectual assets as objects of valuation. The subject of the research are the principles, factors, approaches and methods of assessing the value of digital assets, including digital intellectual assets, in order to involve them in civil turnover in modern realities. The relevance of the problem is caused, on the one hand, by the formation of new types of assets — digital, including intellectual — in the context of digitalization of the economy and public relations, on the other — by the uncertainties arising during their identification, as well as the need to substantiate the applicability of valuation principles, approaches and methods to determine the value of such assets for further involvement in civil turnover. The purpose of the study is to substantiate the principles, factors, approaches and methods applicable to the valuation of digital intellectual assets, their approbation on specific examples (domain names). Methods of statistical and comparative analysis, generalization, classification, and valuation were used. The essential characteristics of digital intellectual assets have been defined: intangible nature, creation with the help of digital technology; manifestation of value in the information system; the ability to civil (property) turnover as objects of intellectual rights. The applicability of valuation principles, income and comparative approaches to the valuation of digital intellectual assets is substantiated. The factors influencing the value of digital intellectual assets, as well as specific factors characteristic of one of the types of digital intellectual assets — domain names are identified. An example of using the analogs method to estimate the cost of a second-level domain name in the framework of a comparative approach is shown. It is concluded that digital intellectual assets satisfying all essential characteristics can be put on the balance sheet as intangible assets, and their market value is determined on the basis of income or comparative approaches using the principles of evaluation and identified factors.Объектом исследования выступают цифровые активы и цифровые интеллектуальные активы как объекты стоимостной оценки. Предметом исследования являются принципы, факторы, подходы и методы оценки стоимости цифровых активов, в том числе цифровых интеллектуальных активов, в целях их вовлечения в гражданский оборот в современных реалиях. Актуальность проблематики обусловлена, с одной стороны, формированием новых видов активов — цифровых, в том числе интеллектуальных — в условиях цифровизации экономики и общественных отношений, с другой — неясностями, возникающими при их идентификации, а также необходимостью обоснования применимости оценочных принципов, подходов и методов к определению стоимости таких активов для дальнейшего вовлечения в гражданский оборот. Цель исследования заключается в определении идентификационных характеристик цифровых интеллектуальных активов, обосновании принципов, факторов, подходов и методов, применимых к их стоимостной оценке, с последующей апробацией на конкретных примерах (доменные имена). Использованы методы статистического и сравнительного анализов, обобщения, классификации, стоимостной оценки. Определены сущностные характеристики цифровых интеллектуальных активов: нематериальная природа, создание с помощью цифровой технологии; проявление ценности в информационной системе; способность к гражданскому (имущесвенному) обороту в качестве объектов интеллектуальных прав. Обоснована применимость оценочных принципов, доходного и сравнительного подходов к оценке стоимости цифровых интеллектуальных активов. Выявлены факторы, влияющие на стоимость цифровых интеллектуальных активов, а также специфические факторы, характерные для одного из видов цифровых интеллектуальных активов — доменных имен. Показан пример использования метода аналогов к оценке стоимости доменного имени второго уровня в рамках сравнительного подхода. Сделан вывод о том, что цифровые интеллектуальные активы, удовлетворяющие всем сущностным характеристикам, могут быть поставлены на баланс как нематериальные активы, а их рыночная стоимость определяется на основе доходного или сравнительного подходов с использованием принципов оценки и выявленных факторов