Comparative Analysis and Evaluation of the Effectiveness of Demographic Policies in EU Countries (2009-2010)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article contains a comparative analysis and evaluation of the effectiveness of population policies in European Union (EU) countries, using multivariate analysis. DATA AND METHODS: To study these differences, it is primarily necessary to have the relevant data. The most recent database available was developed by the OECD in 2007 and currently covers OECD countries and most EU Member States. We used multivariate analysis to categorize the indicators into the following groups: (a) economic indicators, (b) indicators reconciling work and family life, and (c) demographic indicators. RESULTS: The results of measuring the degree of coherence of factors reveal that the four most important factors influencing the effectiveness of population policy are (i) the average maternal age at first childbirth, (ii) social protection expenditure, (iii) GDP, and (iv) public spending for benefits. Based on the data from the evaluation of the correlation matrix of variables and data, the classification of countries, according to the values of the coefficients of analysis, appears as follows: the Nordic countries (together with France and the United Kingdom), the Southern European countries and the Northern countries: Estonia, Latvia, Lithuania (by a very slight margin Romania), and Bulgaria, Poland, Slovakia (and, marginally, Malta). CONCLUSIONS: The key comparative findings from benchmarking best practices in the context of the European experience are the following: The EU is being demographically transformed as a direct result of an increase in average life expectancy and immigration and a decrease in fertility. Demographic factors are influenced by specific features, in contrast with economic factors which seem be less stable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».