Développement et inclusion. Vers un agenda social innovant en Amérique Latine
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite des effets sociaux de la croissance économique. Il dresse un panorama général de la relation complexe entre croissance économique, inégalités et pauvreté, à partir d’une exploration approfondie de la situation au sein des pays de l’Amérique Latine, en particulier le Brésil. Le texte établit le rôle crucial des inégalités sociales initiales comme tremplin et filtre nécessaire établissant la connexion entre croissance économique et réduction de la pauvreté. L’évolution tendancielle et relative de la croissance, et ses effets possibles ou potentiels, sur la réduction des inégalités et de la pauvreté dans la région, y est explorée et étudiée à travers le prisme des politiques mises en place par les pays concernés. Certaines politiques publiques distributives et correctrices, notamment le renforcement de l’appareil de sécurité sociale, et surtout les transferts monétaires conditionnés vers les catégories sociales les plus pauvres, font l’objet d’une attention soutenue. Dans un tel contexte, l’adoption préalable de politiques et stratégies de réduction des inégalités s’avère être un chantier politique fertile afin de mener un combat effectif contre la pauvreté au sein des économies émergentes d’Amérique Latine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".