Investissements directs étrangers: déterminants stratégiques et effets structurants sur le système de l'économie mondiale
Bibliographic record
Abstract
Longtemps sous-estimes au profit des flux de marchandises, les Investissements Directs Étrangers (IDE) finissent par imposer leur poids en cette fin du XXe siècle et apparaissent déjà au rang des facteurs qui vont peser le plus sur les transformations structurelles du jeu de l'économie mondiale au cours du XXIe siècle. L'analyse économique propose des grilles d'analyse qui permettent de comprendre en partie les stimuli à l'origine des flux et les déterminants de leur localisation. En revanche, le repérage statistique de ces flux et l'identification des rapports entre les formes anciennes et les formes nouvelles d'investissement (accords de technologie, d'assistance, de sous-traitance, de gestion, etc.) restent encore insatisfaisants. Les prospectives sur les effets de la croissance des IDE au cours des deux prochaines décennies apparaissent très contradictoires entre celles qui prédisent l'accroissement de l'instabilité du système financier international du fait d'une privatisation grâce à l'apport des capitaux aux zones les moins développées et celles, enfin, en apparence plus saugrenues, qui prédisent une raréfaction des capitaux dont les principales victimes seraient les régions en développement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".