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Enregistrement W139908201 · doi:10.32796/bice.2012.3029.5206

España: primer contribuyente del Banco Interamericano de Desarrollo en financiación no reembolsable

2012· article· es· W139908201 sur OpenAlexaboutno aff
Ana María Martínez Jérez

Notice bibliographique

RevueBoletín económico de ICE, Información Comercial Española · 2012
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Espana es el primer contribuyente del BID en financiacion no reembolsable. En el periodo 20092011, Espana aporto en su conjunto 615 millones de USD de financiacion no reembolsable, ampliamente por delante de Canada (105,5 millones de USD); Corea (34 millones de USD) y Japon (26,7 millones de USD), integrando estos cuatro paises el grupo de los principales donantes del BID. Desde un punto de vista geografico, en el quinquenio 2007-2011, Canada concentra el 83 por 100 de su financiacion no reembolsable en Haiti, tal concentracion no se da en ninguno de los otros tres paises, cuya financiacion no reembolsable se destina a un abanico de paises mas amplio. En el caso de Espana, el 80 por 100 de la financiacion no reembolsable se ha destinado a proyectos en 6 paises (Paraguay, Bolivia, Peru, Haiti, Guatemala, Republica Dominicana) y regionales, de los cuales 5 paises son considerados paises pequenos y vulnerables con un PIB de menos de 55.000 de USD; por el contrario, en Corea y Japon, la financiacion no reembolsable se ha destinado a proyectos en paises con un nivel superior de desarrollo: Brasil, Colombia, Mexico y Peru, los cuales absorben el 28 por 100 y 38 por 100 de la financiacion no reembolsable de Corea y Japon, respectivamente. Desde el punto de vista sectorial, en el quinquenio 2007-2011, se observa que Canada, Japon y ESPANA: PRIMER CONTRIBUYENTE DEL BANCO INTERAMERICANO DE DESARROLLO EN FINANCIACION NO REEMBOLSABLE Ana Maria Martinez Jerez*

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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