Doing Business in Africa: Some Challenges
Notice bibliographique
Résumé
In 2000, The Economist depicted Africa as “the hopeless continent” where “wars still rage from north to south and east to west” and countries are deluged by government-sponsored thuggery, fl oods, famine, poverty, diseases and pestilence ( The Economist , 2000). Such depictions have fuelled pessimism about the attractiveness and effi ciency of the Africa’s business environment among businesses and policy makers. Other regions like Asia and Latin America have on the other hand received endorsements as favourable places for doing business during the same period. A number of scholars have tabled additional reasons in support of this Afropessimism. Asiedu (2003) and Ajayi (2006), for instance, suggest that issues with governance failures, macroeconomic instability or policy failures, problems of policy credibility, poor liberalization policies, political instability, corruption, poor infrastructure, infl ation and investment restrictions are some of the reasons accounting for the negative image of the continent. Others mention diseases, natural disasters, military coup d’états and wars as part of Africa’s problem (Cleeve, 2009). Rogoff and Reinhart (2003) showed that during the 19602001 period, 40 per cent of the countries in Africa have had at least one war, and 28 per cent had two or more wars. Musila and Sigué (2006) noted that this rate is three times more than that in the western hemisphere (excluding Canada and US), and twice that of Asia. These evidences and depictions have been fuelling Afro-pessimism within the international business community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».