Recognizing Development beyond Economic Growth: By analyzing impact of Inequality on Development
Notice bibliographique
Résumé
The idea of development has transformed in recent decades from measuring per capita income to improving quality of life of the people. The traditional advocacy for Western models of development has proven to be futile when many developing countries (especially East Asian Tigers) have shown that one size does not fit all and there are other ways to achieve growth as well. However, global economic development also accompanied with another incidence called inequality through distributional bias and limited opportunities in last few decades. When national income is not distributed proportionately to non-economic sectors, the economic success fails to benefit sustained development in a country. This paper focuses on impact of such inequality on human development, poverty and growth. Countries with high ranks in Gross National Income (GNI) often turn into lower rankings in Human Development Index (HDI) when distribution is below the standard in health and education due to lack of pro-poor policy measures. On the other hand, poverty reduction slows down and incident of extreme poverty also rises in regions where inequality is high. Besides, rising inequality with declining share of bottom 40% of population results into inability of economic system to create jobs and such weak growth governance leads to lowering of growth rate in the long run. This paper is articulated based on secondary materials from different sources in order to study impact of inequality. It provides further opportunity to work in this subject with much broader and primary data in future.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».