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Enregistrement W4285136565 · doi:10.32843/infrastruct66-5

THE ANALYSIS OF THE MAIN INDICATORS OF INTERNATIONAL TECHNICAL ASSISTANCE OF UKRAINE

2022· article· en· W4285136565 sur OpenAlexaboutno aff
Irуna Sysoenko, Dmytro Karliuka

Notice bibliographique

RevueMarket Infrastructure · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)EnforcementEconomic growthDemocracyBusinessEconomic policyEconomicsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The implementation of Ukraine's social and economic development program requires significant funds. Domestic sources of funding are very limited and improve the economy to support vital areas of society. Therefore, the Government of Finance of Ukraine pays special attention to finding sources of economic development. One such source of funding is international technical assistance, the main task of which is to promote economic and social transformation in countries with economies in transition, including Ukraine. The purpose of the article is to analyze the main indicators of international technical assistance to Ukraine. The article is devoted to the analysis of the main indicators of international technical assistance to Ukraine. In the article, the authors analyze and provide the number of international technical assistance projects by development partners. The article presents statistics on the number of international technical assistance projects by sector, namely law enforcement reform, energy efficiency, agriculture and land market development, education and science reform, judiciary, health care and reform, ecology and household waste management, development democracy and the electoral process, deregulation and development of entrepreneurship, development of trade and export potential. In the article, the authors examined the amount of international technical assistance provided by sector in accordance with the estimated cost of projects. In the article, the authors consider the amount of funds used for international technical assistance in the framework of existing projects in 2020 by development partners, namely from the European Union, Great Britain, the United States, Germany, the Organization for Security and Cooperation in Europe, the United Nations , Canada, Nordic Environmental Finance Corporation, Switzerland, Norway, Sweden, European Investment Bank, International Bank for Reconstruction and Development, Japan, Denmark. The article presents statistical data on the amount of international technical assistance provided by forms of assistance, namely the purchase of vehicles, equipment, communication services, rent, software, business trips, conferences and media events, trainings, construction work, repairs, information services and consultations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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