Les IDE dans les pays d’Europe centrale et orientale : une approche gravitationnelle
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux déterminants des investissements directs étrangers (IDE) européens dans les pays d’Europe Centrale et Orientale (PECO). Nous utilisons un modèle théorique permettant d’étudier les décisions des Firmes Multinationales. Deux estimations ont été effectuées : une coupe transversale sur la période (1996-2013) complétée par une méthode SURE (Seemingly Unrelated Regressions Method). Les variables macroéconomiques retenues (distance, intensité technologique, taille du marché, risque pays…) ont un impact déterminant sur les flux d’IDE, mais avec des résultats différenciés selon la méthode utilisée. Depuis le début des années 1990, l’attractivité des pays de l’Est est liée en grande partie aux perspectives ouvertes par leur adhésion à l’Union européenne, le choix de la méthode de privatisation des entreprises publiques a aussi joué un rôle. Pour les coûts salariaux les résultats obtenus sont plus ambigus : selon la coupe transversale l’impact est négatif et significatif, en revanche dans la méthode SURE, les résultats sont moins significatifs.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".