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Enregistrement W2111993228 · doi:10.1111/j.1467-8268.2013.12028.x

Role of Fiscal Policy in Tackling the HIV/AIDS Epidemic in Southern Africa

2013· article· en· W2111993228 sur OpenAlexaff
John C. Anyanwu, Yaovi Gassesse Siliadin, Ejikeme Okonkwo

Notice bibliographique

RevueAfrican Development Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareDebtFiscal policyHuman immunodeficiency virus (HIV)EconomicsDeveloping countryDevelopment economicsFiscal sustainabilityEconomic growthMedicineMonetary economicsMacroeconomicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three countries in southern Africa have the highest adult HIV prevalence in the world: Swaziland (25.9 per cent), Botswana (24.8 per cent), and Lesotho (23.6 per cent). Fiscal policy is crucial for addressing this HIV/AIDS crisis. Utilizing a calibrated model, this paper investigates the impact of fiscal policy on reducing the HIV/AIDS incidence rates in these countries. In particular, we studied the welfare impact of different taxation and debt paths in these countries in reducing the HIV/AIDS prevalence rates. This is particularly important given the current concerns about dwindling foreign aid (especially the global AIDS fund), and the fiscal deterioration and sustainability in these countries. Our results show that, acting optimally has not only a positive societal welfare effect but also positive fiscal effects. For example, it will alleviate the debt burden by 5 per cent, 1 per cent and 13 per cent of the GDP, respectively for Botswana, Lesotho and Swaziland by the year 2020. Thus, at a time of fiscal crisis in developed countries and dwindling international HIV/AIDS resources, the future of effective and efficient HIV/AIDS intervention in Africa is clearly domestic.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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