Relationship between Type of Risks and Income of the Rural Households in the Pattani Province of Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between type of risks and income of the rural households in Pattani province, Thailand using the standard multiple regression analysis. A multi-stage sampling technique is employed to select 600 households of 12 districts in the rural Pattani province and a structured questionnaire is used for data collection. Evidences from descriptive analysis show that the type of risks faced by households in rural Pattani province are job loss, reduction of salary, household member died, household members who work have accident, marital problem and infection of crops/livestock. In addition, result from the regression analysis suggests that job loss, household member died and marital problem have significant negative effects on the households’ income. The result suggests that job loss has adverse impact on households’ income. The implication of this is that the living standard of household will continue to deteriorate as large proportion of them could either not find job or lost their jobs. Therefore, an important policy suggestion is that government should formulate a policy that considers the creation of employment especially for the poor households with low-income particularly in the rural area. Also, government should provide an appropriate social security benefits program on which the affected population can rely on in case of problem such as sickness/accident/death of the household members. Concerning the marital problem in the households, an important implication to the policy maker is to formulate a policy or design strategy development principles of holistic family.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».