Do educated leaders matter
Notice bibliographique
Résumé
This article uses data on more than 1,000 political leaders between 1875 and 2004 to investigate whether having a more educated leader affects the rate of economic growth. We use an expanded set of random leadership transitions because of natural death or terminal illness to show, following an earlier paper by Jones and Olken (2005), that leaders matter for growth. We then provide evidence supporting the view that heterogeneity among leaders ’ educational attainment is important with growth being higher by having leaders who are more highly educated. One of the most robust findings in empirical research is the importance of education in explaining economic outcomes. There is overwhelming evidence that education affects earnings – see, for instance, the summary in Card (1997). It has also been shown that education has an impact on charitable giving and other measures of citizenship – see, for example, Dee (2004) and Milligan et al. (2004). This article examines this issue in a new context. It investigates how the educational attainment of a political leader affects economic growth in a country during the leader’s tenure in office. The core dataset for his study is a sample of more than 1000 political leaders who have been in office between 1875 and 2004. We also use educational data for these
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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) | 0,027 | 0,003 |
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 ».