The Poverty Alleviation Model of Local Government Inclusive Innovation: A Case Study on Contiguous Poor Regions in China
Notice bibliographique
Résumé
Due to the natural, historical, ethnic, religious, political, social and other reasons, the destitute areas covering China’s poor 70% , economic growth driven function is not strong, the conventional means of poverty alleviation work slowly, poverty alleviation and development cycle is longer, poverty is still serious. 14 destitute areas now determined have become the main battle field of poverty alleviation in China. Contiguous poor regions have experienced decades of development, the problems of survival, food and clothing of rural residents have been basically solved. The remarkable achievements have been gained in education, health care, public services, and environmental protection. But there are still several critical problems which hinder its development. This paper sums up these problems from micro, meso and macro aspects, and analyzes the reasons of them. This paper builds a theoretical framework to analyze inclusive innovation of poverty alleviate for local government. Inclusive innovation as a new theory aims to get more performance for less cost for more people. Inclusive innovation is to promote economic development results to benefit the majority of society engines, is to promote sustainable economic development and effective way. Inclusive innovation is to make all of the people, especially disadvantaged groups to participate in innovation activities, so that innovations spread to all of the people, to increase people’s opportunities for innovation and creativity, and make everyone benefit from innovation activities. Through the expansion of productive employment, increase poverty-stricken areas of infrastructure and investment in education and human resource development and other means, people can balance sharing opportunities, enhance the ability to escape poverty and be rich.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».