MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898642245

Evolutions In Implementing Structural And Cohesion Funds In

2015· article· en· W2898642245 sur OpenAlexaboutno aff
Felix Angel Popescu

Notice bibliographique

RevueAnnals of Faculty of Economics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationCohesion (chemistry)CzechPaymentEuropean unionQuarter (Canadian coin)BusinessEconomicsInternational economicsAccountingDemographic economicsGeographyFinanceDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the purposes of the research for doctoral thesis, this article refers to the following 10 EU Member States, which cover the Central and Eastern Europe: Bulgaria, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Slovenia.The selection was made taking in consideration the appropriate similarities and differences in living standards, population, development orientations and EU Structural and Cohesion Funds allocations. Looking forward, it can be stated that this countries had an estimated share of available European funding, ranging from almost a tenth to approximately a quarter of their annual Gross Domestic Product. A comparison of the absorption rates during the 2007-2014 period can be critical towards reconsidering some theories of potential cohesion impact and reflecting them in current Eurostat statistics. It may be useful to acknowledge that most of the problems in contracting and disbursement of European funding occurred in every of the 10 Member States, nevertheless it cannot be held an underestimation of absorption capacities between the top and the tail countries, whereas some of the related countries (i.e. the 2004 EU accession countries) had more time and some experience in adjusting wrong or insufficient focus on absorption capacity. It is a well known fact that contracting of European Structural and Cohesion Funds started only in 2008 and reached a reasonable level in 2009, while payments tended to lag by a further year. By the end of 2014 most of the 10 Member States had the performance of reaching or overtaking the full contracting ratio, but payment ratios were situated much lower.The absorption process lies in the responsibility of each Member State. According to Hapenciuc et al (2013), the European Comission grants funds, proportional to each state’s GDP, but the institutional system, the procedures, the capacity of the beneficiaries to contract the necessary co-financing are all elements in which national authorities have a decisive role.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,131 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Faculty of EconomicsMême sujetRegional Development and PolicyTravaux en français237 207