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Enregistrement W4392030411 · doi:10.1093/oso/9780192870056.001.0001

Immiserizing Growth Fails the Poor

2024· book· en· W4392030411 sur OpenAlexaff
Paul Shaffer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Immiserizing growth (IG) refers to situations where economic growth does not lead to poverty reduction. How should this phenomenon be conceptualized? How often, when and where does it occur? Why does it occur? This book aims to address these three sets of questions, drawing on a wide range of theoretical perspectives and empirical approaches. It presents a conceptualization of IG which combines the notions of failed and malevolent inclusion, being bypassed and ‘avoidably’ harmed by growth, respectively. It addresses the second set of issues drawing on comparable household survey data from around 1990 using multiple poverty lines and time periods, and different measures of growth and poverty. It reviews explanations of immiserizing growth found in a wide variety of bodies of thought including the classical tradition of political economy (Mathus, Ricardo, and Marx), radical traditions of scholarship, literatures on poverty dynamics and inclusive growth, and empirical case studies. Eight categories of processes and mechanisms of IG emerge from these literatures related to: (i) sectoral, spatial or other dimensions of growth; (ii) poverty traps; (iii) public action or inaction; (iv) changes in relative prices or the terms of trade; (v) technological change; (vi) violence and conflict; (vii) dispossessions and indebtedness and viii) environmental degradation and ‘natural’ phenomena. Part II of this book empirically investigates some of these potential drivers of IG using econometric analysis, Qualitative Comparative Analysis (QCA) and case studies. The various chapters of this book make distinct historical, theoretical, methodological, and empirical contributions and further our understanding of a phenomenon which remains underexamined and inadequately understood.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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