¿El crecimiento económico impulsa un desarrollo sostenible?
Bibliographic record
Abstract
En el siguiente estudio se analiza si el crecimiento económico impulsa el desarrollo sostenible, medido como el grado de cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) establecidos por la ONU. La hipótesis inicial del estudio sugiere que un PIB per cápita más alto podría estar relacionado con un mejor desarrollo en sostenibilidad. Para llevar a cabo este análisis, se utiliza una muestra representativa de 25 países seleccionados de manera equitativa y se consideran datos del periodo 2000-2023 provenientes del Banco Mundial y del Sustaibable Development Report. La variable dependiente es la puntuación obtenida en el SDG Index Score, mientras que las variables explicativas son el PIB per cápita PPA, la tasa de desempleo y el gasto en I+D. El estudio se realiza mediante un análisis descriptivo y posteriormente, un modelo econométrico con datos de panel, estimado mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios. Los resultados obtenidos indican que, al analizar las tres variables en conjunto, ni el PIB pc PPA, ni la tasa de desempleo tienen un efecto estadísticamente significativo sobre el cumplimiento de los ODS. Sin embargo, el gasto en I+D sí muestra un impacto positivo significativo, lo que sugiere que la innovación y la inversión tecnológica son fundamentales para mejorar el desarrollo sostenible.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".