Anti-poverty and progressive social change in Brazil: lessons for other emerging economies
Notice bibliographique
Résumé
This article examines Brazil’s experiences with anti-poverty and progressive social change, and spells out possible lessons for emerging economies with similar challenges. It draws on the Bolsa Familia conditional cash transfers (CCT) and the continuous cash benefits programmes and discusses important aspects of programme leadership, management and coordination. After a brief discussion of poverty, it presents a framework synthesizing key success factors for effective and sustaining programme implementation. Brazil does not offer a ‘blueprint’ for other countries to copy; only lessons from experience. Therefore the article concludes by discussing key ongoing challenges and suggests areas for future research, focusing on comparative studies across countries. Points for practitioners Progress has been made against global poverty, notably in countries experiencing sustained economic growth like Brazil. In spite of these remarkable efforts, challenges remain especially for countries which focus only on macroeconomic growth but not equity or inclusive development. Growth without equity does not eradicate poverty. Accordingly, emerging economies are being urged to pursue multipronged strategies: crafting innovative public policies, reshaping institutions for macroeconomic management, reaching out and engaging target communities, democratization, legislated and constitutionally mandated progressive social change. This article provides practical lessons from experience from Brazil, which practitioners from other emerging economies can adapt to their own circumstances for the effective and sustaining implementation of anti-poverty and progressive social change. It also provides a holistic framework for better understanding the institutional context, leadership, management, inter-government and cross-sectoral coordination and private sector participation. Finally, it identifies some of the key ongoing challenges in Brazil, and suggests areas for applied comparative research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».