THE CURSE OF GEOGRAPHY: A VIEW ABOUT THE PROCESS OF WEALTH CREATION AND DISTRIBUTION
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an alternative view of why geography is a key determinant of the process of wealth creation and distribution of the countries. A new set of supporting evidence is also provided. The core ideas explored in the paper are: a) the exporting sector offers a picture (an x-ray) of a country’s underlying process of wealth creation and distribution. Efficient producers and therefore exporters of manufactures, for example, have high incomes and low levels of inequality while exporters of crops and raw materials have low incomes and unequal income distributions; b) the export mix of a country is largely determined by three fundamentals: resources, remoteness, and climate. Manufacturing, for example, likes cool climates, educated workforces, and locations close to high-wage marketplaces. Two are the suggested mechanisms linking geography to growth and inequality that are not present in the existing literature. First, because of high fixed costs, manufacturing requires operating the equipment at high pace for long hours, creating a distinct disadvantage for the tropics. Second, because the exchange of complex uncodifiable messages can only be done on a face-to-face basis, with the participants within a handshake of each other, the production of ideas and new products is firmly rooted where it has always been, in the economic centers of the globe. As a result, toys, apparel, and footwear are footloose. Machinery and pharmaceuticals are not. Links between physical geography and economic development have been proposed at least since Machiavelli (1519). More recently Gallup, Sachs, and Mellinger (1998) indicate four major areas where it has been suggested that physical geography may have a direct impact on economic productivity: transport cost, human health, agricultural productivity, and proximity and ownership of natural resources. In that paper, as well as in Sachs (2001), empirical evidence is provided supporting that geography indeed has direct, as well as indirect, effects on economic development. Hall and Jones (1999) and Engerman and Sokoloff (1997) argue that physical geography may affect economic development by shaping the countries’ institutions. Acemoglu, Johnson, and Robinson (2001), Rodrik, Subramanian, and Trebbi (2002) and Easterly and Levine (2002) go one step further Cuadernos de Economia, Ano 40, No 121, pp. 423-433 (diciembre 2003)
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,044 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».