Is HIV/AIDS Undermining Botswana’s ‘Success Story’? Implications for Development Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Despite its strong growth record, Botswana faces two prominent development challenges: the onslaught of HIV/AIDS and the slowdown in diamond mining. This study estimates the growth and distributional impact of the HIV/AIDS pandemic and considers its implications for the country’s development prospects, using a dynamic computable general equilibrium and microsimulation model that accounts for the cost of treatment. The results of this analysis indicate that HIV/AIDS reduces GDP growth by 1.6 percent, increases the absolute poverty headcount by 1.5 percentage points and disproportionately hurts labor-intensive manufacturing. Therefore, while mining has dominated the recent slowdown in Botswana’s growth, the present findings suggest that HIV/AIDS is undermining economic diversification. Although providing treatment is projected to reclaim a quarter of the lost growth and a third of the poverty caused by the pandemic, the fiscal burden of treatment will constrain diversification, thus underscoring Botswana’s need for development assistance. Furthermore, focusing resources toward treatment may worsen inequality, since the primary beneficiaries will be middle-income and urban households. Therefore, while HIV/AIDS is undermining Botswana’s success story, both unemployment and a stagnant rural economy will remain binding constraints against further propoor development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».