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Enregistrement W1990101501 · doi:10.1080/02255189.2011.576133

Panacea, placebo, or poison? The impact of development aid on growth

2011· article· fr· W1990101501 sur OpenAlexaffvenue
Daniel Stockemer, Bernadette LaMontagne, Jason Charrette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Development Studies/Revue canadienne d études du développement · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanacea (medicine)Aid effectivenessTransparency (behavior)EconomicsLanguage changeDevelopment economicsDevelopment aidValue (mathematics)Public economicsPolitical scienceEconomic growthDeveloping countryMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article holistically evaluates the impact of developmental aid on economic growth. Although most scholars find that aid has no direct impact on economic development (for example, Easterly Citation2001) and some even question the value of aid altogether (Moyo Citation2009), we highlight that these claims are premature and unsupported by empirical evidence. While our structural equation model confirms that there is no direct impact of aid on growth, we find that aid has an indirect positive effect on economic development. Developmental aid leads to a decrease in a country's level of corruption, which then positively affects growth. The implications of this finding are that most aid is effective in that it leads to better governing practices and more transparency. These improved governing practices then positively impact a country's level of development. Résumé Cet article évalue globalement l'impact de l'aide au développement sur la croissance économique. Bien que la plupart des spécialistes (par exemple Easterly, Citation2001) montrent que l'aide n'a pas d'impact direct sur le développement économique et certains (par exemple, Moyo. Citation2009), en questionnent même sa valeur, nous devons souligner que ces allégations sont sous-développées et non basées sur des preuves empiriques. Bien que notre modèle d'équation structurelle confirme qu'il n'y a pas d'impact direct de l'aide sur la croissance, nous constatons que l'aide a un effet positif indirect sur le développement économique. L'aide au développement mène à une diminution du niveau de la corruption d'un pays, ce qui a ensuite une influence positive sur la croissance. Les implications de ces résultats sont que l'aide, dans la plupart des cas, est efficace dans le cas où elle conduit à de meilleures pratiques de gouvernance et à une plus grande transparence en général. L'amélioration de ces pratiques de gouvernance a ensuite un impact positif sur le niveau du développement d'un pays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,013
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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