Bibliographic record
Abstract
Laureat al Premiilor AȘM și al Academiei RomâneREZUMAT.În lucrare sunt expuse realizările socio-economice și politice obținute de România pe parcursul unui deceniu de dezvoltare ascendentă în cadrul UE.Urmare a schimbării în bine a statutului european dar și internațional al României după anul 2007 ea a devenit atractivă pentru investitorii străini.Urmare a creșterii rapide și substanțiale a investițiilor din statele UE și SUA (pînă la 9-12 mld dolari) România a devenit țara cu cel mai mare PIB din regiune (egal cu cca.200, 0 mld.dolari) devansând nu doar Ucraina, dar și Grecia.Concomitent ea a reușit să diminueze cu 24 p.p. timp de un deceniu decalajul său dintre PIBul per/capita față de media curentă.Un succes semnificativ constă în faptul, că în trimestrul II, 2018 s-a realizat un salariu mediu pe economie de aproape 1000 dol./lună, ceea ce reprezintă un important reper socio-economic: pe de o parte s-a redus simțitor numărul celor cu intenții de a pleca la muncă în alte state, iar pe de altă parte crește numărul românilor, care doresc să revină definitiv în patrie.În ultimii ani România are cele mai mari ritmuri de creștere economică din UE, este principalul partener comercial al Republicii Moldova.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.004 |
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".