ВНЕШНЯЯ ПОМОЩЬ РАЗВИТИЮ УКРАИНЫ ПОСЛЕ 2014 Г.: МАСШТАБЫ, ПРОЕКТЫ И МОТИВАЦИЯ ДОНОРОВ
Notice bibliographique
Résumé
The article deals with assistance aid provided by the international donors to Ukraine. Author analyzes Ukrainian statistics on the issue – the projects registered between January 2014 and February 2018 by two Ukrainian ministries – the Ministry of Economic Development and Trade and the Ministry of Finance. Although incomplete, this data is considered assistance, which has reached Ukraine. The author names the overall volumes of international assistance to Ukraine, amounts offered in loans and grants and the major allocations of assistance. Proceeding from priority areas of aid, the author concludes on the donor’s motivations and their possible specific interests in Ukraine. Major Ukrainian donors – international financial organizations (IMF, IBRD, EIB, EBRD and KfW), as well as the European Union, the UN, Chernobyl Shelter Fund and donor states (the United States, Germany and Canada) have specific approaches towards assistance aid. While multilateral institutions tend to address the needs of Ukrainian economy by funding the reforms and infrastructure, donor states pay more attention to their long-term strategic and economic interests. They fund nuclear security and non-proliferation, support defense, law enforcement and border control agencies, encourage civil society and media development, consult agricultural sector and bilateral trade. States also ensure that national companies become contractors of their aid projects. Common motivation both for multilateral donors and states is to turn Ukraine into a western-like state with a transparent system of governance sensitive to foreign influence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,135 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».