Finanzas y Desarrollo, Septiembre de 2010
Notice bibliographique
Résumé
All for One examines inequality and the many ways it matters. In our overview article, the World Bank's Branko Milanovic explains how income inequality is measured and tells us that it's increased in most countries. The good news, he says, is that global inequality--between countries--could be on the downturn. IMF economists Andrew Berg and Jonathan Ostry find that a more equal society has a greater likelihood of sustaining longer-term growth. Other IMF research on inequality finds that financial sector development not only 'enlarges the pie' by supporting economic growth but divides it more evenly; that higher income inequality in developed countries is associated with higher indebtedness--at home and abroad; and that while fiscal consolidation is necessary in the medium term, slamming on the brakes too quickly can harm jobs and cut wages, exacerbating inequality. Also in this issue, we profile Elinor Ostrom, the first woman to receive the Nobel Prize for economics. In a tour of the globe, we look at how the African diaspora can help their home countries from afar, try to draw some early lessons from the euro area's debt crisis, investigate how the United States and its neighbor Canada handled public debt--with different results, and find out about the rise of emerging markets as systemically important trading centers. Back to Basics explains the difference between micro- and macroeconomics, and Data Spotlight tells us about a new worldwide survey of foreign direct investment
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,002 |
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 ».