Central Asia: portrait against the background of the world economy
Notice bibliographique
Résumé
117 A ruption. For instance, corruption scores for Armenia is 0.31 and 0 for Moldova and Ukraine, while it is around two for the U.S. and Canada. On average, the CIS countries are assigned a corruption score of –0.078 when an average score for the OECD countries is + 1.76 and + 0.07 for the neighboring Eastern Europe and Baltic States. The rule of law has an estimate of –0.013 for the CIS countries, which is very weak in comparison to the score of + 1.51 for the OECD countries. The two measures indicate that the respect of citizens and the state for the institutions that govern economic and social interactions among them is very weak in the CIS countries. The same is true of other indicators of “ruling justly,” with especially wide difference of voice and accountability estimate between the CIS and OECD countries. Thus, there is much room to improve the process by which the government is selected and the capacity by which the state provides public goods and services. Overall, all of the CIS countries need to focus on governance and institutional reforms not only to be competitive in the MCA program in future rounds but also to assure a better quality of life for their citizens. Unfortunately, unlike “investing in people” and some of the “economic freedom” related reforms, there is no quick fix for “ruling justly.” It takes longer time, political commitment and will to initiate governance and institutional reforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».