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Enregistrement W1579803675 · doi:10.1080/10130950.2010.10540519

Would halving unemployment contribute to improved household food security for men and women?

2010· article· en· W1579803675 sur OpenAlexaff
M. Altman

Notice bibliographique

RevueAgenda · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentDisadvantagePovertyContext (archaeology)RecessionLabour economicsEconomicsFood securityLow wageFood insecurityWageJob lossDemographic economicsEconomic growthAgriculturePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract South Africa faces great challenges with extremely high unemployment and deep poverty. A large proportion of households are challenged to meet minimum required nutrition levels. In 2009, the HSRC prepared employment scenarios to see how unemployment might be reduced by 50% between 2004 and 2014, even in the context of the downturn. These scenarios consider what working people might earn in these different scenarios. There is a question as to whether wage income, even in a context of substantially reduced unemployment, would be sufficient to enable working households to achieve nutrition security by 2014. There are substantial differences in households led by men and women. Women have a more precarious foothold in the labour market, tending to be located in lower-paid sectors. The downturn has especially exacerbated this disadvantage, as proportionately more women became unemployed. The economic upturn has led to jobs being created for men, but continued job losses for women. This briefing conside...

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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