Logo Lanfrica
  • Accueil
  • Atlas
  • Analyses
  • Documentation
  • Sign in

© 2026 Lanfrica. Tous droits réservés. Tous les droits d'auteur des ressources affichées sur le site Web Lanfrica appartiennent aux détenteurs de droits d'auteur d'origine, sauf indication contraire explicite.

Dataset for Identifying and Assessing Smart-Economy Institutions: Pilot Application of the Oleksandr Umanskyi Methodology

Type de record:

dataset
Créateur:
Uma
Éditeur:
Zenodo
Hôte:avatar

This dataset contains 110 records of smart-economy institutions identified and assessed using the Oleksandr Umanskyi methodology. It is published as a pilot release to support the approbation of the author’s assessment framework and to enable exploratory, comparative analysis across jurisdictions and institutional settings. Geographic coverage in this release includes USA, EU, UK, China, India, Brazil, Egypt, Rwanda, Ukraine, and Global (this is not an exhaustive list for future extensions).

The dataset is designed for multiple use cases: (i) testing and communicating the methodology, (ii) cross-country and cross-sector comparison of institutional designs, and (iii) educational or demonstrative case analysis. Each record integrates three analytical blocks plus a short narrative context:

  1. Smart-Economy filter (SE FILTR): Gate 0 checks and indicator scores M1–M7, with an aggregated score and pass flag.

  2. Institutionality assessment (DATA): a core criteria profile (0–3 scale with step 0.5), a composite core score, and a class label.

  3. Global readiness (IGGI) (DATA): readiness criteria and a weighted index scaled to 0–100, with a class label.

  4. Notes: a short human-readable description for context and interpretation.

The workbook is bilingual: institution names may include both Ukrainian and English forms, while the notes (“Примітки”) are primarily in Ukrainian in order to preserve original naming and support Ukrainian-language scholarly usage.

To make transparency explicit without publishing full source lists in this version, the dataset includes evidence labels E0–E3, where a higher label indicates stronger evidence support. The marker 0U is not “zero”; it is used to flag uncertainty, including data deficits or contradictory information, and should be interpreted as a caution sign rather than a score.

Sources are not published in this release; scoring is the researcher’s expert assessment based on publicly available materials.
Contact: oleksandr.umanskyi@kneu.ua

Цей датасет містить 110 записів інститутів смартекономіки, ідентифікованих та оцінених за методологією аспіранта КНЕУ ім. В. Гетьмана Олександра Уманського. Публікація має пілотний характер і призначена для апробації авторського підходу та порівняльного аналізу інституційних рішень у різних юрисдикціях (USA, EU, UK, China, India, Brazil, Egypt, Rwanda, Ukraine, Global).

Кожен запис поєднує: (1) модуль фільтра смартекономіки (Gate 0 та індикатори M1–M7), (2) профіль інституційності (основні критерії та класифікація), (3) профіль глобальної готовності (індекс IGGI та клас), а також (4) короткі пояснювальні примітки.

Назви інститутів подані двомовно (укр./англ.), примітки — переважно українською. Силу доказовості позначено маркерами E0–E3 (вищий рівень = сильніші підтвердження). Маркер 0U — це не “нуль”, а індикатор дефіциту, невизначеності або суперечливості даних.

Джерела не публікуються в цій версії; оцінки є авторською експертною оцінкою дослідника на основі публічно доступної інформації.
Контакт: oleksandr.umanskyi@kneu.ua

Visit

doi.org

Languages

Ndasa

Licenses

info:eu-repo/semantics/openAccessCreative Commons Attribution 4.0 Internationalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode

Similaires

Multidimensional Dataset for Assessing and Modeling Digital Readiness in Higher Education InstitutionsMultidimensional Dataset for Assessing and Modeling Digital Readiness in Algerian Higher Education InstitutionsAssessing the E-readiness of Nigeria for Digital EconomyPOVERTY REDUCTION, INSTITUTIONS AND THE NIGERIAN ECONOMYA Quantitative Methodology for Assessing Sustainable Tourism PotentialsSmart Mini Solar Dryer for Laboratory Pilot

Multidimensional Dataset for Assessing and Modeling Digital Readiness in Higher Education Institutions

The dataset was validated from 1012 students, professors, and administrative staff in Algerian highe

Multidimensional Dataset for Assessing and Modeling Digital Readiness in Algerian Higher Education Institutions

The dataset was validated from 1012 students, professors, and administrative staff in Algerian highe

Assessing the E-readiness of Nigeria for Digital Economy

International audience

POVERTY REDUCTION, INSTITUTIONS AND THE NIGERIAN ECONOMY

The prime goal of the United Nations is to reduce poverty to the barest minimum in all economies of

A Quantitative Methodology for Assessing Sustainable Tourism Potentials

Sustainable tourism potential is the measure of the ability and opportunity of material and nonmater

Smart Mini Solar Dryer for Laboratory Pilot

This research was prompted by the alarming prevalence of malnutrition among children in Madagascar,