Changes in Socioeconomic Inequality in Indonesian Children’s Cognitive Function from 2000 to 2007: A Decomposition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measuring social inequalities in health is common; however, research examining inequalities in child cognitive function is more limited. We investigated household expenditure-related inequality in children's cognitive function in Indonesia in 2000 and 2007, the contributors to inequality in both time periods, and changes in the contributors to cognitive function inequalities between the periods. METHODS: Data from the 2000 and 2007 round of the Indonesian Family Life Survey (IFLS) were used. Study participants were children aged 7-14 years (n = 6179 and n = 6680 in 2000 and 2007, respectively). The relative concentration index (RCI) was used to measure the magnitude of inequality. Contribution of various contributors to inequality was estimated by decomposing the concentration index in 2000 and 2007. Oaxaca-type decomposition was used to estimate changes in contributors to inequality between 2000 and 2007. RESULTS: Expenditure inequality decreased by 45% from an RCI = 0.29 (95% CI 0.22 to 0.36) in 2000 to 0.16 (95% CI 0.13 to 0.20) in 2007 but the burden of poorer cognitive function was higher among the disadvantaged in both years. The largest contributors to inequality in child cognitive function were inequalities in per capita expenditure, use of improved sanitation and maternal high school attendance. Changes in maternal high school participation (27%), use of improved sanitation (25%) and per capita expenditures (18%) were largely responsible for the decreasing inequality in children's cognitive function between 2000 and 2007. CONCLUSIONS: Government policy to increase basic education coverage for women along with economic growth may have influenced gains in children's cognitive function and reductions in inequalities in Indonesia.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».