Users and producers of African income: Measuring the progress of African economies
Notice bibliographique
Résumé
This article traces how African incomes have been measured through history, and shows that there has been a conflict of aims between producers and users of national income estimates. Politicians and international organizations seek income measures that reflect current political and economic priorities and achievements. Thus the importance given to markets, the state, and peasants in the estimates varies through time and space. Meanwhile statisticians aim to produce a measure that gives the best possible reflection of the economy given the available data and definitions at any time. Scholars prefer a measure that is consistent through time and space so that ‘progress’ can be measured, compared, and analysed, while not being able to reach consensus on how ‘progress’ is best calculated or defined. The result is not an objective measure of progress, but rather an expression of development priorities determined by changes in the political economy. The article provides a much-needed study of the ability of the statistical offices to provide income statistics independently and regularly. These data are of crucial importance as they enter the public domain in policy evaluations, political debates, and progress towards lofty aims such as the Millennium Development Goals.
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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 | 0,020 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».