Planting and Nurturing the Seeds of Equity in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Sub-Saharan Africa has made a number of important improvements in the 15 years since the turn of the 20th century. GDP growth has accelerated after two and a half decades of stagnation, agricultural output has risen in some countries after a protracted decline, and internal and external macroeconomic equilibrium has been restored in much of the region. In addition, although difficult to define, democratic rule has spread across the region and, even more important, the number of conflicts was halved, although new episodes linked to violent extremism are occurring. The incidence of HIV/AIDS and its destabilising impact have declined slowly since the mid-2000s as a result of more extensive awareness campaigns and the increased supply of antiretrovirals. These and other health interventions, including action on malaria control, have led to a very rapid decline in the under-5 mortality rate (U5MR) and some improvements in overall health conditions. This has led to increased life expectancy at birth to 60 years for the region as a whole. Several other MDG targets were met, although less progress was achieved in reducing child malnutrition and maternal mortality. Furthermore, with the development of highly divisible technologies, the region has begun to catch up with other developing regions in the field of communications, internet banking, marketing and services. Finally, central to the topic of this book, over the last 20 years, inequality declined in more than half of the countries in sub-Saharan Africa. At the same time, several Asian countries (e.g. Bangladesh, China, Indonesia, Nepal and Sri Lanka), some economies in transition (Bosnia and Herzegovina, Georgia and Montenegro) and OECD countries (Australia, Canada, France and United States of America) experienced an upturn in inequality.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».