Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the demand for military spending in Sub-Saharan Africa. It comprises three chapters. The first chapter uses a qualitative method, including key informant interviews, to examine four important issues related to Uganda's defence budget: the process leading to its formulation, the key actors involved in that process, the structure of military expenditures, and the internal and external threat environment. The analysis in that chapter shows that defence spending in Uganda generally follows a process of intra-governmental bargaining and political oversight over public expenditures. Despite the government's military roots, and the President's ultimate control over military spending, the defence budget has not overwhelmed other government priorities. In addition, the nature and level of internal and external threats to Uganda do not seem to pose a serious challenge to its security. While there are Chapter three uses panel data to examine military spending in a sample of 30 of Sub-Sahara African countries for the period of 1988-2016, the largest sample for which data are available. Two distinct specifications are performed, a fixed effects model and a dynamic panel data model. The results of different regressions performed in this chapter show that the size of the economy, demography, changes in the level of military spending of neighbouring countries, and the lagged of military spending are the most important explanatory variables of the demand for military spending in Sub-Saharan Africa. Furthermore, the estimations of the fixed effect models show that the nature of the political regime (autocracy and democracy) and the occurrence of civil war also influence the defence budget. However, the estimations of the dynamic panel models fail to corroborate this influence. Finally, post-estimation tests show that both the fixed effect and dynamic panel data models are suitable and efficient for this analysis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».