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Enregistrement W4380449785 · doi:10.21203/rs.3.rs-3039334/v1

Systemic diagrams to Overcome Setbacks in African Socio-Economic Development

2023· preprint· en· W4380449785 sur OpenAlexaff
Kwamina E. Banson, Nam C. Nguyen, Khalid Alhalsan Kusi

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndependence (probability theory)CONTESTDevelopment economicsCorporate governanceDeveloping countryOrder (exchange)Intervention (counseling)Economic growthEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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