The Human Side of Regions: Informal Cross-border Traders in the Zambia–Malawi–Mozambique Growth Triangle and Prospects for Integrating Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the activities of informal cross-border traders (ICBTs) in the contiguous borderlands of Zambia, Malawi and Mozambique, in order to determine the replicability and feasibility of the growth triangle phenomenon, which was imported as a concept for economic development from Southeast Asia. It also seeks to establish whether ICBTs can satisfy their economic needs from cross-border trade. Apart from the thorough review of relevant literature, participant observations, face-to-face interviews and focus group discussions were deployed to collect the data for the analysis contained in the paper. Primary data from the fieldwork conducted at various locations in the borderlands is qualitatively and statistically analyzed. ICBTs in these areas include affiliates of traders’ associations and non-affiliates. The contiguous borderlands of the three countries comprise a young population of ICBTs with low incomes who have spent relatively few years in cross-border trade. ICBTs who have been longer in the informal trade business have graduated into formal traders. ICBT activities highlight their contribution to regional integration, from the bottom up. Informal cross-border trade provides employment and livelihoods, placing ICBTs outside extremely poor populations living below USD$1.25 per day. ICBTs also have innovative informal ways of accessing credit based on personal interactions and shared experiences with suppliers of goods. Legally establishing the growth triangle creates an environment that ICBTs exploit in order to satisfy their economic needs, especially with government facilitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».