The Storm of Poverty Reduction Strategy in Africa: Chronology of Experiences from South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The paper present the trend of government programmes and interventions used in tackling the endemic problem of abject poverty. The pluralistic nature of these programmes is encouraged by the dynamic socio-economic circumstances within South Africa domain. Concerns raised from “Towards a Ten Year Review” emphasised the necessity to harmonize all Government’s development programmes under a single structure or “Social compact”. In view of the importance of agriculture, particularly for developing countries, a large aspect of the development discourse around agriculture has been focused on poverty alleviation. Across all nine provinces, the noticeable and critical problem is poverty which the government needs to contend with and address. The challenges faced presently in the reduction of poverty are numerous. Key programme responses of the South African government considered in this paper are: Legal context, Reconstruction and Development Programme (RDP), Growth, Employment and Redistribution (GEAR), Local government transformation, Land reform programme, Skill support and Development Programme, Farmer support and Extension services, Support for emerging farmers, National Public Works Programme (NPWP), Integrated Sustainable Rural Development Strategy (ISRDS), Social grants and unemployment, Education and poverty reduction, Agriculture Black Economic Empowerment (AgriBEE), Provincial Growth and Development Strategy (PGDS), Local Economic Development (LED) and Donors’ in poverty alleviation through Official Development Assistance (ODA).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».