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Enregistrement W2559977893 · doi:10.24043/isj.267

The European Regional Development Fund and Island Regions: An Evaluation of the 2000-06 and 2007-13 Programs

2012· article· en· W2559977893 sur OpenAlexaffvenue
Harvey Armstrong, Benito Giordano, Thanasis Kizos, Calum Macleod, Lise Smed Olsen, Ιoannis Spilanis

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundCohesion FundEuropean Commission
Mots-clésRegional policyCohesion (chemistry)Regional scienceAutonomyEuropean commissionGeographyRegional developmentMember statesPolitical scienceEconomic geographyEuropean unionBusinessInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents results from a regional policy evaluation study conducted for the European Commission. The study examined the impact of the European Regional Development Fund and Cohesion Fund on EU regions with ‘specific geographical characteristics’, namely islands, mountain regions and sparsely populated areas. These types of regions have been attracting increasing EU regional policy attention and their economic development is considered important in helping the EU to attain its important ‘territorial cohesion’ objective. The focus of this paper is on the island regions. Evaluation of island regions in their own right has not been undertaken before by the EU. The study focuses on the 2000-06 and (still on-going) 2007-13 EU regional policy programs. The paper presents the methodology adopted by the study before turning to the main findings concerning the types of policy initiatives adopted in the island regions, and the appropriateness of the policies used for the economic situation faced by the islands. The islands encompassed by the study are all normal sub-national regions of EU member states. Islands with an unusual degree of administrative autonomy (e.g. the Outermost Regions) were excluded.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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