Investment and governance of Africa’s resources: economic diversification for development
Notice bibliographique
Résumé
It is with great pleasure that we present Volume 8 Issue 1 of Nigeria's Journal of Sustainable Development Law and Policy -a Special Issue on Investment and Governance of Africa's Resources: Economic Diversification for Development.This Special Issue brings together contributions from leading academics and practitioners who are engaged in implementing initiatives relating to investment and governance of the extractive industry in Africa and the Middle East.The start of the new millennium has witnessed a new scramble for Africa's resources.In the span of a decade, both the volume and value of minerals, metals and oil have grown dramatically.In some cases, the costs of certain metals (such as copper) have more than tripled in value, with the average cost for most minerals and metals at least doubling.The market has also witnessed an almost exponential rise in global oil prices.Similarly, despite almost decades of sustained economic growth, with many countries achieving 5 per cent (or more) GDP growth per annum over the last decade, this has not translated into a significant increase in jobs, with unemployment rates within the largest population group -the youth -at the same levels today as they were in 2000.While all of this has generated massive profits for host governments and the international extractive industry, the developmental needs of many African countries, in which many of these natural resources are to be found, remain as stark as ever.Proportionately, Africa has the highest number of people living in extreme poverty.In all the areas examined and measured by the Millennium Development Goals, although significant improvements in some areas have been made, Africa remains far behind the rest of the developing world in its progress towards therealization of these targets.Despite extensive reserves of oil and natural gas, an abundant wealth of minerals and metals, many on the continent continue to suffer extreme levels of poverty, inadequate health and education services, and poor infrastructure.In sum, the global commodity
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».