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Enregistrement W3043630898

Development under improved infrastructure, productivity and trade policies : evidence for Guinea-Bissau

2020· article· en· W3043630898 sur OpenAlexfundno aff
Júlio Vicente Catéia

Notice bibliographique

RevueRepositório Digital Institucional da UFPR (Universidade Federal do Paraná) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Santa MariaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésNew guineaProductivityBusinessEconomicsNatural resource economicsEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guinea-Bissau has been facing socioeconomic development challenges since it became in the late 1970s.One of these challenges concerns to find a policy option that allows the country to explore its comparative advantages and to reduce poverty.This study uses a dynamic recursive computable general equilibrium model to analysis the long-term effects of three development policies in this extremely poor small country with the agriculturebased economy: trade, productivity, and infrastructure investments.These policies were evaluated in different scenarios.For the trade axis, we have scenario 1 which consists of simulating negative shocks on import tariffs, and scenario 2 representing export taxes reduction.Productivity scenario represents an estimated productivity shock for the selected sectors, while infrastructure investments scenarios is the simulation of new public investments in infrastructure and its funding mechanism.Negative export taxes shocks affected positively the overall output, exports, investment, and real government consumption, while import tariff cuts have opposite effects.Both trade policies increase rural and urban households' income, with stronger impacts for rural poorer ones.Our results suggest the relevance of accumulated wealth in mitigate long-term poverty as it plays an important role in households' consumption.We observe positive impact of productivity shocks and infrastructure investments on the level of economic activity, aggregate productivity, and sectoral spillovers.For the productivity, we found that gains of rural households stemming from increasing production in the agricultural sectors where they find their sources of income.For the infrastructure investments, we find that funding schemes are important in determining these outcomes as they also contribute to increase both urban and rural households' income and consumption.Moreover, although all the evaluated policies show the potential to reduce poverty, it was the productivity policy that provided the best results, because it increased most the households' income and consumption, and further decreased income inequalities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,268
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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