Disasters and long-term economic sustainability: a perspective on Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to analyse the case of Sierra Leone from the lens of economic impact and underlying causes for concern towards economic sustainability in a post-Ebola recovery phase. Design/methodology/approach Content analysis of literature from various sources, including public and private sectors, non-governmental organisations, multilateral agencies, peer reviewed scholarly articles and media reports was carried out. A total of 77 articles were reviewed. Each document from each source types was then examined for recurring themes that would enhance understanding on the topic addressed here. The NVivo qualitative analysis software was used for coding and extracting of themes from these articles using certain keywords and phrases that relate to the study objectives. Findings The Ebola outbreak in Sierra Leone caused impairment of exports and the capacity to raise revenue via taxes due to significant slump in economic activities. The post-conflict strategy to increase foreign investment had kick-started a gradual recovery, but the Ebola crisis threatened further gains. The crisis also highlighted that the country’s economy depended on foreign investment in a single key sector of iron ore for which global prices fell during Ebola significantly. Although socio-economic impacts of Ebola will linger for some time and health system would have to be vitalised, a sense of optimism was found in many documents. Originality/value The research approach is new and comprehensive in that it looks at post-conflict Sierra Leone in combination with ongoing biophysical and hydrometeorological hazards, and how the Ebola outbreak became completely devastating for the country’s economic sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».