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Enregistrement W1975840439 · doi:10.1002/hec.1463

The growth of poor children in China 1991–2000: why food subsidies may matter

2009· article· en· W1975840439 sur OpenAlexaff
Lars Osberg, Jiaping Shao, Kuan Xu

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyCouponQuantile regressionSubsidyConsumption (sociology)EconomicsPer capitaChinaFood securityDemographyDemographic economicsEnvironmental healthGeographyMedicineEconomic growthAgriculturePopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How did rapid growth in per capita income and rising income inequality during 1991-2000 in China affect the health status of Chinese children, given that the disappearance in the 1990s of subsidized food coupons simultaneously increased the importance of money income in enabling consumption of basic foods by poor families? Using the China Health and Nutrition Survey data for 1991, 1993, 1997, and 2000 on 4400 households in nine provinces, we examine the height-for-age of Chinese children aged 2-13, with particular emphasis on the growth of children living in poor households. We use mean regression and quantile regression models to isolate the dynamic impact of poverty status and food coupon use on child height-for-age. Our principal findings are: (i) controlling for standard variables (e.g. parents' weight, height, and education) poverty is correlated with slower growth in height-for-age between 1997 and 2000 but not earlier; (ii) in 2000, poverty is negatively correlated with strong growth in height-for-age; and (iii) food coupon use in earlier periods correlates positively with growth in height-for-age. The general moral is the crucial social protection role that subsidized food programmes can potentially play in maintaining the health of poor children.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,992

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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