Poverty Diagnostics in the Philippines: Assessing Impacts of Programs through Generalised Linear Models (GLMs)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
<p>The Philippines is a country where a quarter to one-third of the population is poor. Although the nation has managed to lower poverty incidence in some years, its booming population increases the poor population dramatically. This is why alleviating poverty is a pinnacle program in the country. In aid of poverty alleviation endeavor, this study focuses on assessing which programs had been effective in alleviating poverty given other family characteristics. Aside from descriptive methods, employing Generalised Linear Models (GLMs) and categorical data analysis are the focus in analysing the effects of existing intervention programs on status of improvement and income of families. In addition, varying effects of programs depending on values of other covariates are also analysed. Descriptive analysis and modeling are applied on the panel data of families. Intervention programs namely scholarship, Comprehensive Agrarian Reform Program (CARP) and government housing or other housing financing program (GHFP) have been run together with other family characteristics to describe improvement in welfare and income. Interaction effects, between access to intervention programs and other aspects of the family, have been derived to give a richer picture of the phenomenon. The study has come to conclude that the programs are indeed effective in improving lives of families, with some effects varying on some levels of other explanatory variables.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle