An Assessment of Post-COVID-19 EU Recovery Funds and the Distribution of Them among Member States
Notice bibliographique
Résumé
The European Commission has launched numerous recovery plans for Member States to try to mitigate the damage caused by COVID-19. The most important element of this program is the Recovery and Resilience Facility (RRF), which is worth EUR 672.5 billion in loans and grants. Seventy per cent of the RRF grants will be distributed between 2021 and 2022, with the remaining 30 per cent in 2023. The allocation of grants for the period 2021–2022 has been made according to different socioeconomic criteria. In this context, the aim of our work is to assess the recovery policies jointly developed by EU countries and to analyze which of the criteria adopted for the allocation of the grants included in the RRF for the period 2021–2022 has been most decisive in the distribution of these funds. In addition, we also examine whether other health indicators directly related to the pandemic can also be related to the amount of funding that EU countries will receive in this period by carrying out regression analysis. Our results show that the countries that will receive more RRF grants are those with larger populations, Gross Domestic Product (GDP) per capita and higher unemployment rates. Furthermore, it is noted that health criteria, as well as those of a socioeconomic nature, may be relevant in the allocation of recovery funds. In this way, our results can be the start of a debate in the literature on whether the socioeconomic criteria adopted in the distribution of these funds have been appropriate. or whether other criteria, such as those of a health nature, should have been taken into account.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».