Assessment of the Impact of the Crisis on New PPI Projects : Update Five
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Investment commitments to infrastructure \n projects with private participation (Private Participation \n in Infrastructure (PPI) projects) reaching closure in \n developing countries grew by 22 percent in the third quarter \n of 2009, and by 10 percent in the first three quarters of \n the year, compared with the same periods of 2008. These \n growth rates indicate a strong recovery from the 54 percent \n decline in the second half of 2008 compared with the same \n period of 2007. But investment grew selectively, \n concentrated in large energy projects in a few countries: \n Brazil, India, and Turkey. The Russian Federation, by \n contrast, saw a sharp decline in investment as a result of \n the global financial crisis and the end of the RAO UES \n privatization program. If these four countries were \n excluded, investment in developing countries would have \n fallen by 49 percent in the third quarter of 2009, and by 5 \n percent in the first three quarters, compared with the same \n periods of 2008. Among sectors, energy was the only one with \n investment growth in 2009, thanks to activity in greenfield \n power plants. Across sectors, large projects (US$500 million \n or more) accounted for the investment growth. Private \n activity as measured by number of projects remained slower \n than before the full onset of the financial crisis. The \n number of projects reaching closure was 27 percent lower in \n the third quarter of 2009, and 10 percent lower in the first \n three quarters, than in the same periods of 2008. These \n trends suggest greater project selectivity. Indeed, the \n large projects that are reaching closure are characterized \n by strong economic and financial fundamentals and the \n backing of financially solid sponsors and governments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle