Is the Resource Curse Thesis Affect Only Least Developed Countries? Examples from Resource-Rich Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Whether the Dutch Disease thesis, which is one of the best-known economic explanations on this subject, which puts forward the thesis that countries rich in natural resources can have negative effects on long-term economic growth, directly or indirectly, depending on the way they are used, is valid or not. tried to be demonstrated. The Dutch disease thesis is one of the main explanations for resource misfortune, emphasizing the negative effects of resource abundance on the national economy in countries with rich resource endowments and pointing to a paradox that economic conditions will be better in countries that do not have relatively little (or scarce) natural resources. is happening. Therefore, in our study, it is aimed to investigate whether resource richness causes an economic recession or not, especially for developed countries by considering indirect transmission channels. In this context, 11 developed countries such as Netherlands, Norway, Ireland, Germany, New Zealand, the United States of America, Canada, Australia, Poland, the United Kingdom, and Denmark, between 1990 and 2019, are based on the experiences of developed countries, which are especially rich in different sources of Dutch Disease syndrome. The country has been researched with static and dynamic panel analysis methods. As a result of the estimation, findings were found that the Dutch Disease was partially valid in terms of developed country samples throughout the sample period considered.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».