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Enregistrement W2885397664 · doi:10.1017/s1355770x18000347

Vulnerability and policy responses in the face of natural resource discoveries and climate change: introduction

2018· article· en· W2885397664 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Development Economics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentInternational Development Research CentreGovernment of Canada
Mots-clésNatural resourceVulnerability (computing)Climate changeContext (archaeology)Natural resource economicsDeveloping countryResource (disambiguation)Variety (cybernetics)EconomicsResource curseNatural (archaeology)Exploitation of natural resourcesFace (sociological concept)Environmental resource managementGeographyEconomic growthEcologyComputer scienceSociologyBiologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special issue contributes to the natural resource economics literature by shining a light on the specific challenges and opportunities faced by developing countries that have recently become dependent on natural resources or are particularly exposed to climate change. It is composed of five studies on countries from all regions of the developing world, involving a variety of natural resources and policy issues. Four of the five studies illustrate how computable general equilibrium models are particularly well-suited, despite their relatively limited past use, to the analysis of natural resources. All five studies are led by researchers based in these countries, providing unique insights into the specific local context. The studies underscore the extreme vulnerability that the introduction of significant natural resource revenues and climate change can create in developing countries. They also show how the choice of appropriate policies to avoid the resource curse varies according to country-specific economic conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle