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Enregistrement W4400881306 · doi:10.32983/2222-4459-2024-5-60-67

Global Experience in Improving Multi-Level Coordination of the Management of Public Investments to Ensure Their Efficiency

2024· article· en· W4400881306 sur OpenAlexaboutno aff
Olha Yu. Nestor

Notice bibliographique

RevueBusiness Inform · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUkrainianInvestment (military)BusinessProcess (computing)PillarIndustrial organizationEconomicsPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of improving the multi-level coordination of the management of public investments to ensure their efficiency is especially relevant for Ukraine, as its effective mechanisms maximize the return on investment for regional development. Ukraine will need significant public investment to recover from the destruction caused during the Russian-Ukrainian war, and these investments are (and will be) the driving force behind the recovery of the domestic economy. In conditions when investment opportunities and investment funds are limited, the question arises of their rational use and direction to achieve prioritized tasks. Taking into account the fact that the implementation of public investments is a long process with a wide range of persons involved, the issue of the efficiency of multi-level coordination of public investment management becomes especially acute. The experience of different countries, and especially the members of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) in the field of establishing effective multi-level coordination of authorities at different levels, needs to be highlighted and taken into account in domestic practice. The theoretical and methodological basis of the study is a number of OECD materials, as well as scientific works of foreign and Ukrainian scholars. The article summarizes the experience of OECD member countries (both positive and negative) in the field of multilevel management. Emphasis is placed on the first pillar of the OECD Recommendation and the three principles it incorporates, in particular, the use of an integrated strategy adapted to local characteristics, the introduction of effective coordination instruments and horizontal coordination. Among the best implementation practices are the examples of the European Union, Japan, New Zealand, Australia, Austria, Canada, France, the United Kingdom, Turkey, Luxembourg and Switzerland. A number of steps towards improving the multi-level coordination of the management of public investments in Ukraine to ensure their efficiency have been proposed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2024
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