Notice bibliographique
Résumé
In poor countries, over a quarter of children under the age of five years are malnourished. The corresponding rate in rich countries is below 3%. Unfortunately, being undernourished as a child is associated with worse economic outcomes as an adult, largely a result of worse adult health. Thus, malnutrition among children creates one of the starkest discrepancies in individual well-being between rich and poor countries. Yet, income growth does not seem to be the solution per se. Despite rapid economic growth in the past 20 years, South Asia, for example, continues to have inordinately high levels of undernourished children. This issue brings together a set of papers on trends, causes, and potential policy solutions related to undernutrition in South Asia.1 This region deserves special attention both because it accounts for the largest number of malnourished children in the world and because the rates of underweight and stunted children are puzzlingly high—higher than one would predict based on the region’s income or performance on other health indicators such as infant mortality. To give one example, if we use demographic and health surveys from the past 10 years to compare India and Sub-Saharan Africa, we see the incidence of underweight children is roughly twice as high in India, even though its population is significantly richer. In focusing on such anomalies, we believe this issue will present evidence and draw conclusions with applicability to developing countries in regions beyond South Asia.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,051 |
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 ».