EVOLUTIA ECONOMIEI ROMANIEI DUPA UN DECENIU DE LA ADERAREA EI LA UE
Notice bibliographique
Résumé
Laureat al Premiilor AȘM și al Academiei RomâneREZUMAT.În lucrare sunt expuse realizările socio-economice și politice obținute de România pe parcursul unui deceniu de dezvoltare ascendentă în cadrul UE.Urmare a schimbării în bine a statutului european dar și internațional al României după anul 2007 ea a devenit atractivă pentru investitorii străini.Urmare a creșterii rapide și substanțiale a investițiilor din statele UE și SUA (pînă la 9-12 mld dolari) România a devenit țara cu cel mai mare PIB din regiune (egal cu cca.200, 0 mld.dolari) devansând nu doar Ucraina, dar și Grecia.Concomitent ea a reușit să diminueze cu 24 p.p. timp de un deceniu decalajul său dintre PIBul per/capita față de media curentă.Un succes semnificativ constă în faptul, că în trimestrul II, 2018 s-a realizat un salariu mediu pe economie de aproape 1000 dol./lună, ceea ce reprezintă un important reper socio-economic: pe de o parte s-a redus simțitor numărul celor cu intenții de a pleca la muncă în alte state, iar pe de altă parte crește numărul românilor, care doresc să revină definitiv în patrie.În ultimii ani România are cele mai mari ritmuri de creștere economică din UE, este principalul partener comercial al Republicii Moldova.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».