RECURSOS NATURALES EN LA ECONOM íA: ¿ES POSIBLE EL CRECIMIENTO VERDE?
Notice bibliographique
Résumé
Desde hace algun tiempo una parte de la Teoria Economica ha intentado demostrar que lapresencia de recursos naturales en la economia tiene efectos negativos en el desarrollo, entre los principales autores que han defendido esta postura han sido Jeffrey Sachs y Andrew Warner (1995), quienes marcan a las exportaciones como homonimo del avance economico, al igual que Thorvaldur Gylfason y Gilfi Zoega (2002), quienes lo miden a traves de las tasas de crecimiento. Sin embargo, las demostraciones estadisticas, en ambos documentos, parecen dejar mas preguntas que respuestas, debido al manejo de la informacion de corte transversal de todas las economias sin considerar las pertinencias geograficas, tecnologicas e historicas de cada una. En el presente articulo, se busca rebatir dichos argumentos a traves de las mismas fuentes de informacion estadistica, actualizadas, desarrollando un modelo de variables instrumentales de dos etapas entre los paises de America Latina y el Caribe con respecto a los de Europa, Estados Unidos, Japon y Canada. Se busca mostrar que la participacion de los recursos naturales en la economia, ayudan a las tasas de crecimiento, aunque al compararlo con otras variables economicas y financieras no hay evidencia clara a lo que afirman los autores mencionados.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».