Measuring the Impacts of Prime-age Adult Death on Rural Households in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Using a two-year panel of 1,422 Kenyan households surveyed in 1997 and 2000, we measure how working-age adult mortality affects rural households= size and composition, crop production, asset levels, and off-farm income. First, the paper uses adult mortality rates from available data on an HIV-negative sample to predict the proportion of deaths observed between 1997 and 2000 due to AIDS. Next, using a difference-in-differences estimation, we measure changes in outcomes between households afflicted by adult mortality vs. those not afflicted over the three-year survey period. The effects of adult mortality are highly sensitive to the gender and position of the deceased family member in the household. Households suffering the death of the head-of-household or spouse incurred a greater-than-one person loss in household size. The death of a male head-of-household between 16 and 59 years is associated with a 68% reduction in the net value of the household=s crop production. Female head-of-household or spouse mortality causes a greater decline in cereal area cultivated, while cash crops such as coffee, tea, and sugar are most adversely affected in households incurring the death of a male head-of-household. Off-farm income is also significantly affected by the death of the male head-of-household, but not in the case of other adult members. The death of other working-age family members is partially offset by an inflow of other individuals into the family and has less dramatic effects on the households= agricultural production, assets, and off-farm income. The effects of adult mortality are also sensitive to the household=s initial asset levels. Lastly, there is little indication that households are able to recover quickly from the effects of working-age head-of-household adult mortality; the effects on crop and non-farm incomes do not decay at least over the three-year survey interval.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».