Third progress report: the situation in the regions requires an ambitious cohesion policy. inforegio news. Newsletter No. 135, June 2005
Notice bibliographique
Résumé
Third progress report: the situation in the regions requires an ambitious cohesion policyOn 17 May, Danuta Hübner presented the 'Third progress report on cohesion' ( 1 ).It presents an update on the situation of the regions in the enlarged EU in terms of incomes, employment and productivity.Sixty-four regions, representing more than a quarter of the EU population, have a GDP per head that is less than 75 % of the Community average.The enlarged Union shows considerable differences in wealth: in 2003, levels of GDP per head ranged from 41 % of the EU average in Latvia to 215 % in Luxembourg.Ireland is the second most prosperous country with a GDP that is 132 % of the EU average.In all the new Member States, the GDP per head is less than 90 % of the EU-25 average; in Bulgaria, Estonia, Latvia, Lithuania, Poland and Romania it is less than half of this level.In 2002, levels of GDP per head ranged from 189 % of the EU-25 average in the 10 most prosperous regions to 36 % in the 10 least prosperous ones.More than a quarter of the Union' s population, in 64 regions, have a GDP per head below 75 % of the average.In the new Member States this applies to 90 % of the population, except in the regions of Prague, Bratislava and Budapest and in Cyprus and Slovenia.In the EU-15, this concerns just 13 % of the population, these low income regions being concentrated in southern Greece, Portugal, southern parts of Spain and Italy and the new Länder in Germany.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,065 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».