Notice bibliographique
Résumé
We view development economics as a set of empirical generalizations, paradigms, and tools that tell us something about why large differences in productivity and income within and among countries, social groups, and classes seem to persist. How does China fit into the received views of development economics? In answering this question the cup overfloweth with materials, so no attempt is made to be exhaustive. We begin in Part A by using comparative statistics of developing and developed countries to help understand China's present position and its growth experience since 1978. Ensuing sections take up selected topics where development economics and China's development experience intersect. Part B looks at governance issues in a comparative framework, focusing on corruption as a phenomenon that brings together many features of administration that are common across countries. Part C examines the rural sector, focusing on agricultural productivity and land tenure, and Part D reviews the uniquely East Asian phenomenon of rural industrialization. Part E concludes. CHINA'S COMPARATIVE ECONOMIC PERFORMANCE: A QUANTITATIVE LOOK How do China's economic performance and structure compare to those of other developing countries? In this section we situate China within the developing world, using comparative measures that are in some cases straightforward and in others somewhat controversial. Jan Svejnar's contribution (see Chapter 3) to this volume contains tables allowing similar comparisons with the transition economies. Variables examined include demographic, environmental, and energy indicators, economic data from national income and product accounts, Gini coefficients and related distributional measures, and selected human capital information.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».