MULTILATERAL SUPPORT VIA INTERNATIONAL ORGANIZATIONS TO STRENGTHEN THE ECONOMY OF UKRAINE IN ITS KINETIC RESISTANCE TO RUSSIA’S AGGRESSION
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the foreign aid obligations and multilateral support commitments to Ukraine by the G7 countries and the EU in term of securing financial, military and humanitarian aid in the kinetic resistance to Russia’s aggression. The focus is on the instruments of financial support that are used to supply Ukraine with military equipment as well as the EU's support mechanisms for Ukraine, in particular those used by the European Peace Fund, EU macro-financial aid programs, the European Bank for Reconstruction and Development, and the European Investment Bank, among others. The author reports on her monitoring of assistance to Ukraine by international organizations through IMF programs within the framework of the Rapid Financing Instrument, the World Bank's emergency aid package, donor funds of the Solidarity Fund as well as financial support for refugees. Then the author highlights specific features of the large-scale restrictive economic, financial and budgetary measures targeting Russia in the defense, food and energy sectors, which Ukraine’s partners have already implemented, and offers recommendations for the further implementation of interconnected and systemic solutions. Further steps include a number of economic measures that can be applied because of the kinetic war of the Russian Federation against Ukraine. They ought to be coupled with an expanded toolkit for multilateral assistance to Ukrainian sectors and enterprises that suffered because of the large-scale military invasion of the Russian Federation in Ukraine. In conclusion, the author indicates essential features, key elements and points out the main directions of multilateral support of international organizations in strengthening the economy of Ukraine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».