Impact of COVID-19 on the development of infrastructure in Latin America and the Caribbean and the role of Public-Private Partnerships in times of crisis in the regi
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the support of Governments and Research Institutions in Latin America and the Caribbean, in 2020, the IDB launched the Network of Analysis and Best Practices in Public-Private Partnerships (PPP Network), aiming to drive infrastructure development in the region in terms of quality, sustainability, competitiveness, and efficiency. The PPP Network was created to A) relate public knowledge demands with developed applied research (in other words, research that respond to what policy and project developers want to know about what does or does not work under a PPP framework); B) To systematize information: arrange structured and organized information for projects analysis, from investment decisions to financing ones; C) To generate and coordinate current evidence: through the development of analytical works using public information available through the network, as well as to relate regional applied research to enhance knowledge creation. Beginning in 2020, and by a Public Call to governments in the region, a series of topics were determined which gathered common interests in the development of infrastructure under PPP schemes in five main areas: Regulation and Institutions; Feasibility and Structuring sustainable projects; Financing of projects; Risk management and monitoring; and Evaluation, Performance, and Impact. The document “Impact of COVID-19 on the development of infrastructure in Latin America and the Caribbean and the role of Public-Private Partnerships in times of crisis in the region” responded to such demand and was elected under an exceptional category over the pandemic circumstances, through a competitive call for proposals.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle