A Virus’ Effect on Growth: HIV’s Effect on African GDP Growth Rates
Notice bibliographique
Résumé
The sexually transmitted disease, HIV, is a vicious virus with no cure whose prevalence spans the entire globe, with daily diagnoses in every country. Those most affected with the terrors of the sickness lie in its birthplace of Africa, where one in ten carry the strain; and in some African countries more than a quarter of the population is HIV positive (Hacker, 2002). Compared to other world regions, Africa has a severe health crisis spawned from this relentless and incurable sickness. However, while the severity of the virus is widely known, its economic implications are not as apparent. It has been wondered, and seems intuitively correct, that a virus this deadly and prominent would have major implications on the level of output amongst highly infected countries (Dixon and McDonald, 2002). After all, a virus of this size would seem to affect numerous economic stimulating activities, such as the savings rate, labor force participation and worker determination. The expectation is to find HIV prevalence as having a negative and significant correlation to long run, per capita GDP growth rates in Africa; however, given the data, a statistical conclusion cannot be made to prove this occurrence. Instead, through the use of linear regression, economic data infers HIV prevalence has little to no effect on Africa’s sluggish GDP growth.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».