International Organizations and Ideas About Poverty in Sub‐Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how international organizations (IOs) shape ideas about poverty and anti‐poverty policymaking in sub‐Saharan Africa (SSA). It argues that, beyond the use of conditionality, IOs significantly influence conceptions of poverty in SSA through various mechanisms, including technical assistance, personnel training, and capacity building, collaborating with civil society organizations, publications, conferences, seminars, and as think tanks. The analysis focuses on the World Bank (WB) and the Organization for Economic Co‐operation and Development (OECD), two organizations that have had a long‐standing relationship with SSA countries and have made significant contributions to development in the region. However, unlike the WB, whose activities in SSA are well known, the OECD's role in SSA is much less known. Therefore, this study broadens the discussion of the role of IOs in domestic policy development in SSA by incorporating the OECD. At the same time, the study offers a comparative perspective missing from empirical studies about IOs, which tend to focus on only one organization at a time.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».