External Flows and Inclusive Human Development in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
The study assesses how external flows influence inclusive human development in a panel of 48 countries in Sub-Saharan Africa for the period 2000-2012. The empirical evidence is based on Tobit regressions and Generalised Method of Moments. The findings from both estimation techniques reveal that remittances and FDI increase inclusive development whereas foreign aid has the opposite effect. The results suggest some positive and negative impacts of interest for further analysis. First, remittances are negatively associated with: (i) Middle income countries compared to Low income countries where the effect is not significant; (ii) French Civil law countries compared to English Common law countries where the effect is positive and (iii) Resource-rich countries compared to their Resource-poor counterparts where the effect is positive. Second, foreign aid is more negatively linked to Low income, French Civil law, Islam-dominated, Un-landlocked, Resource-rich and Politically-unstable countries. Third, FDI is positively associated with: (i) Low income, French Civil law and Landlocked countries compared to respectively Middle income, English Common law and Un-landlocked countries where the effect is insignificant and (ii) Politically-stable countries compared to their Politically-unstable counterparts where the effect is negative.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».