Drivers of convergence in eleven eastern European countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the drivers of \n growth and prosperity in a group of eleven European \n countries -- Bulgaria, Croatia, the Czech Republic, Estonia, \n Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovenia, and \n Slovakia (the EU11). Since the EU11 began the transformation \n process, this group of emerging countries has made \n impressive strides as developing market economies and is \n anchoring development in European Union institutions. There \n are reasons to believe that the convergence of EU11 income \n per capita to Western European levels will continue, but \n will proceed more slowly. The paper concludes that trade and \n financial integration have sped along at a spectacular pace \n in the EU11 in the recent past, although trade in modern \n services and the integration of government bond and equity \n markets are somewhat behind. As in the rest of Europe, \n demographic developments will pose huge challenges for the \n sustainability of public finance in the EU11 economies. In \n the next several decades, the EU11 labor force is expected \n to contract more than labor forces in the rest of the \n European Union, making it even more urgent that countries in \n the region reform pension systems, change migration policy, \n and find incentives to attract talent to the region. Closing \n the gap with the rest of the European Union in educational \n attainment levels and improving education quality might \n significantly soften the constraints imposed by the \n demographic threats and produce sizable returns in terms of \n additional income convergence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».