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Enregistrement W7043878367

Uganda Economic Update, January 2017 : Step by Step - Let’s Solve the Finance Puzzle to Accelerate Growth and Shared Prosperity

2017· report· en· W7043878367 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe World Bank Open Knowledge Repository (World Bank) · 2017
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityQuarter (Canadian coin)Order (exchange)AgricultureReal gross domestic productState (computer science)Fiscal policyProductivityForecast periodGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The negative GDP growth rate recorded in
\n the first quarter of FY 2016/17 is indicative of the recent
\n difficulties that Uganda has faced in achieving the rates of
\n growth required to enable the country to fulfill its
\n aspirations. In the period from the 1990s to 2010, Uganda
\n achieved average annual rates of economic growth of around
\n seven percent, far higher than many peers. The sustained
\n growth was the result of macroeconomic stability,
\n post-conflict rebound, and market and institutional reforms
\n which transformed Uganda from a failed state to one of the
\n fastest growing economies in the world. However, the average
\n annual growth in the five-year period to FY 2015/16 has
\n decelerated to 4.5 percent. In sharp contrast to the earlier
\n period, this is significantly lower than the average rate
\n recorded by low income countries in the same period. The
\n decline since 2011 is partly related to the increasingly
\n volatile external environment and partly to domestic policy
\n slippages. Policy frameworks held up well during the 2016
\n election cycle, but serious strains related to the impact of
\n the drought on agriculture and of the civil strife in South
\n Sudan are now materializing. It is important to ensure that
\n the fiscal impact of these shocks does not transmit into
\n macro policy slippages, with past experiences showing how
\n damaging such slippagescan be to growth. In order to return
\n to the levels of economic growth recorded in the immediate
\n post-reform era, it is vitally necessary to address binding
\n constraints and to transform the economy to facilitate the
\n achievement of higher levels of productivity through
\n diversification into a more resilient range of economic
\n activities. As with previous editions of this update, the
\n eighth Uganda Economic Update provides an analysis of the
\n current state of the economy, while also focusing on a
\n particular subject of significance. In this update, the
\n focus is on the state ofthe financial system, with an
\n analysis of the means by which this system can be leveraged
\n to accelerate growth and development through higher levels
\n of financial inclusion. A well-functioning financial sector
\n enables financial institutions to provide affordable credit
\n and other financial services to a greater proportion of the
\n population. This encourages the emergence of new businesses
\n and facilitates the growth of existing businesses. At the
\n household level, it enables tosmooth the patterns of
\n consumption, to invest in human capital development, and to
\n accumulate physical and other assets. Together or
\n individually, all of these outcomes play a significant role
\n in the achievement of higher levels of economic growth and
\n shared prosperity.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0150,011
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,280 · 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