An Analysis of the Performance of European Union Countries in the Light of Europe 2020 Strategy Indicators
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an analysis of the Europe 2020 strategy indicators has been carried out. The strategy defined three priorities for European countries: Smart, Inclusive and Sustainable growth. These goals (developing an economy based on knowledge and innovation, fostering high employment levels, and promoting a more resource-efficient and greener economy) were measured by eight headline indicators, related to employment, research and innovation, renewables and energy, education and poverty. For each indicator, a target has been set, and the eight indicators are subject to regular statistical monitoring and reporting. Europe 2020 is perhaps not a complete set of indicators for measuring the progress of societies and the quality of life of their citizens, but it is a very important recognition of European institutions that GDP alone is not enough and that it must necessarily be integrated with measures that take into account equity and sustainability. The paper analyses the trends of the Europe 2020 indicators, considering the target reached or not, synthesizing the results using an Alkire-Foster method and clustering the 27 European countries, in order to highlight convergence processes among the Member States (MSs) in the ten years taken into account by the Strategy. After almost10 years, the EU has not reached most of the targets set in 2010, and many MSs are well behind schedule.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».