The impact of Russian Energy Resources on the Economic Growth of the EU: Using Computational Intelligence Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the impact of Russian oil and natural gas on the economic growth of the European Union. The Gradient boosting algorithm was relied on to determine this effect because of its high prediction metrics (MSE: 0.002, RMSE: 0.040, MAE: 0.034, R2: 99.9). The study depended on three scenarios. The first scenario is that Russia's exports of both products decline to half the year 2022, then to the quarter of 2023, and this second scenario, then the worst scenario, is to prevent Its exports of both products in 2024. But the result is a decline in the European Union's economic growth in 2022 to (-2.15%), then it turns to 2.85% in 2023, and then to 3.86% in 2024, i.e., in the worst scenario year. The evidence for this is that the economies of these countries reduced their growth rates in 2020 (the Covid-19 crisis) to -5.96%, which turned to positive growth in 2021, amounting to 5.38%. This indicates these economies' ability to adapt in the short term by providing alternatives to the crisis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».