Notice bibliographique
Résumé
As poverty remains rampant, the Millennium Development Goals have been established to address what is one of the most chronic challenges to growth and development. With numerous governments and international organizations adopting these eight international goals focused on combating both the income and non-income dimensions of poverty, it is imperative to measure the performance toward and success of the MDG initiative. By exploring the interplay among poverty, growth and inequality, this study evaluates the progress of 90 developing countries in attaining the income poverty target contained in the first MDG (MDG1), focusing on developing Asia. To help inform future, results-based development policies, it also examines whether adopting the MDGs has contributed to income poverty reduction by measuring the growth elasticity of poverty, controlling for growth. Through an achievement index developed by Kakwani in 1993, the study estimates that an annual poverty reduction of around 2.77% between 1990 and 2015 is needed for countries to attain MDG1. Across developing Asia, half of the 22 countries included in the study will definitely attain the target and 46% are “likely” to achieve it. Can such gains in poverty reduction be ascribed to the espousal of the MDGs? The study finds that improvements in poverty elasticity are statistically insignificant in the post-MDG period, implying that the acceleration of poverty reduction has been mainly due to economic growth and not the adoption of the MDGs.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».