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Enregistrement W2070708643 · doi:10.1177/0020715211405419

Liberal reform, political corruption, and socio-economic impacts in Asia and Eastern Europe

2011· article· en· W2070708643 sur OpenAlexvenueno aff
Eunjung Choi, Jongseok Woo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage changePovertyLiberalizationEconomicsDevelopment economicsEconomic inequalityGlobalizationEconomic liberalizationInequalityEconomic integrationPoliticsEconomic systemPolitical scienceInternational economicsEconomic growthMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How does economic liberalization — or a country’s integration into the global economy — affect its economic performance and the distribution of wealth? There have been heated debates on positive and negative sides of globalization. This article seeks to fill the existing gap in the study of globalization and its socio-economic outcomes by focusing on the mediating effect of political corruption in countries from Asia and Eastern Europe. The authors suggest that, in countries with high levels of corruption, extensive economic liberalization brings faster economic growth. However, the economic growth does not improve the corrupt countries’ distributive justice, increasing poverty and leaving the level of inequality intact after the economic development. On the other hand, economic liberalization in less corrupt countries neither generates fast economic growth, nor significantly improves the countries’ poverty and inequality. The empirical result implies that neoliberal economic reform per se does not have direct impact on a country’s distributive justice. This article studies 40 developing countries from Asia and Eastern Europe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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