A Test of Hirschman’s Hiding Hand Principle in World Bank-Financed Hydropower Projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study is an attempt to determine whether the need to get hydropower project appraisals perfectly right during the pre-construction phase, so as to prevent significant overruns along with benefit shortfalls, should supersede the need to deliver projects at the earliest possible time so as to meet the needs of the people. To achieve the study objective, we test whether the Hiding Hand principle is predominantly benevolent or malevolent. We argue that if the Hiding Hand is benevolent, then project stakeholders are better off focusing on the quick delivery of power projects; however, if it is malevolent, then more attention should be given to perfecting project appraisals. It transpires from the statistical analysis that the Benevolent Hiding Hand dominates the Malevolent Hiding Hand in the selected World Bank-financed hydropower projects (33% v. 21%), and that ultimately, 75% of the projects were even more successful than anticipated—while 25% of the projects failed. Our findings further show that while a total loss of 2.335 billion USD in the sampled dams was caused by the Malevolent Hiding Hand, 11.259 billion USD was gained as a result of the Benevolent Hiding Hand. The predominance of the Benevolent Hiding Hand justifies placing some weight on proceeding with hydropower projects that show significant promise even if all the implantation risks are not fully quantified at the appraisal stage, especially in developing countries.
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 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 | 0,034 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».