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Enregistrement W2106673371

Public investment and economic growth in the European Union member states

2008· article· en· W2106673371 sur OpenAlexaff
Liliana Donath, Marius Cristian Miloș, Laura Raisa Miloş

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPer capitaEuropean unionEconomicsPublic financeCapital expenditureInvestment (military)Public capitalPublic expenditureMember statesFinancePublic economicsQuality (philosophy)PoliticsEconomic policyBusinessPublic investmentMacroeconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of public investments became a very challenging subject for public decision makers since it incorporates the question of state performance, the quality of public finance and their effects on growth.The quality of public finance (QPF) is a multidimensional concept. It may be regarded as representing all the arrangements and operations regarding the financial politics that sustain the macroeconomic objectives, particularly the long-term economic growth. Financial policies at European level highlight the fact that a concentration of the public expenses in areas that stimulate the economic growth and a more efficient use of the public resources are key methods for sustaining the economic growth. The empirical proofs seem to support the assumption according to which certain types of public expenses can supply incentives and other can negatively influence the economic growth. The paper tries to reveal the effects of capital spending on economic growth (GDP per capita) for the European Union member states. The gross domestic product per capita and the capital expenses (functional classification of public expenses - “COFOG”) have been obtained by considering the Eurostat statistics, the measurement unit for the dependent variable and for the independent one is the EURO, while the period of analyze is of 7 years ( 2000-2006)

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,134 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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