Systemic diagrams to Overcome Setbacks in African Socio-Economic Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Governance inevitably impacts world economy with high socio-economic costs. In the early days after Africans independence there were regional development plans which helped Africa to record high economic growth of 6–7%. However, Africa has never been left to rest after independence, it has been subjugated by the so call advocators which are in control of it resources which in turn influence its socio-economic development. Any time problems of Africans are diagnosed and antidote is administered, a new wound appears. Therefore this paper adopts systemic approach to intervention to identify the setbacks in African socio-economic development. The combination of historic data obtained from some African countries, interviews in Ghana and the literature review regarding the use of the four levels of thinking model provided an overview of the current structures that affect African developing system riddled with feedback loops. Results indicated that aid in reality is not coming to Africa but from Africa to the western world. Developed rich countries donations of 0.7% of their gross national income to support African socio-economic development has not yielded it intended benefits yet since the 70s. Africans are globalized in the contest of opening their markets, under an unjust trade rules leading to the collapse of domestic industries which in turn keeps Africans dependent on imports. This leads to monies being repatriated out of African economies leaving it poorer. African countries have the highest tax rates in the world in order to generate money to pay their loans making it impossible to build roads, factories, hospitals etc in this countries. The world is bothered by Africa when they want to take resources out of Africa. The time is now to wake up and to begin to find African solutions to African problems. Systems thinking to intervention can Africa realized all unintended consequences of her decisions and help it find new ways to improve efficiency and resource economy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,023 |
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 ».