Macroeconomic growth, sectoral quality of growth and poverty in developing countries: Measure and application to Burkina Faso. Working paper 04-07, Université de Sherbrooke
Notice bibliographique
Résumé
Economic growth generally refers to GDP growth. The studies on the link between growth and poverty dynamic (Datt and Ravallion, 1992; Kakwani, 1997; Shorrocks, 1999) measure growth by mean household per capita expenditures. Furthermore, many countries experience at the same time economic growth and growing poverty. It is therefore important to establish a link between these two types of growth. This key link allows a formal shift from macroeconomic growth (GDP growth) to mean per capita household expenditure growth. The purpose of this paper is to discuss the link between macroeconomic growth and mean per capita household expenditure growth with the evidence drawn from Burkina Faso data. The paper also analyzes the impact of sectoral growth on poverty using Shapley value-based decomposition approach. National Accounts consumption- which is smaller- gives greater poverty incidences for 1994 and 1998 compared to the incidence from the surveys ’ consumption. An annual 3.99 % increase in real per capita consumption based on the survey gives a 13.37 % decrease in poverty incidence, while a 6.59 % annual growth in GDP yields only 6.59 % decrease in poverty incidence. Agricultural sector
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».