La bonnee gouvernance et la croissance economique du Niger 2010 - 2020
Bibliographic record
Abstract
La bonne gouvernance fait reference a un ensemble d’interactions entre les differentes institutions du pays, telles que le gouvernement, le secteur prive, et la societe civile .Egalement, la gouvernance decrit les processus par lesquels ces differentes institutions exercent le pouvoir au sein d’un pays donne. La plupart des economistes ont montre une relation positive entre la bonne gouvernance et la croissance economique. Une des etudes de Kaufmann et Kraay (2002) qui etablit qu’un niveau eleve de gouvernance est necessaire pour l’augmentation du revenu par habitant. Il existe un consensus dans la litterature que la bonne gouvernance et les institutions fortes sont fondamentales pour la croissance economique (Kaufmann et al, 2006). La bonne gouvernance a un fort effet de causalite sur le developpement. La gouvernance est importante pour deux principales raison l’une est le developpement la majorite des analystes reconnaissent que la bonne gouvernance est un determinant fondamental du developpement economique et l’autre est l’efficience de l’aide publique au developpement. Le but de cette etude est d’examiner s’il n’existe aucune relation entre les dimensions de la gouvernance et la croissance economique pour le cas du Niger. La periode d’etude s’etale sur 10 annees (entre 2010 et 2020). La methode quantitative est adoptee pour cette recherche. Elle permet d’examiner la liaison ainsi que sa force entre les variables discutees ci-dessus. Pour explorer la relation, deux types d’analyse sont menes : celle liee a la correlation et l’autre sur la regression. Le coefficient de correlation de Spearman est utilise pour examiner la relation entre la croissance du PIB et les indicateurs de gouvernance. L’analyse de la regression est effectuee sur une specification basee sur le modele d’Easterly et al. (2006). Dans leur analyse portant sur la cohesion sociale, les institutions et la croissance, Easterly et al. (2006) ont utilise les deux modeles suivants leur permettant de verifier en deux etapes une hypothese selon laquelle la cohesion sociale conduit a de meilleures institutions, et de meilleures institutions a leur tour conduisent a une croissance plus elevee .Cette etude permet comprendre la relation entre la gouvernance et de la croissance economique au Niger. Il ouvre cependant des pistes de reflexion sur les implications de la bonne gouvernance sur le dividende demographique dans la mesure ou le Niger n’a pas encore amorce sa transition demographique.
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How this classification was reachedexpand
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | high |
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".