Incidence of Multidimensional Poverty Among Riverine Households in Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
What constitutes poverty transcends the lack of income but generally captures such other subjective and supplementary aspects that represent human functioning and capability. This view enables the design and implementation of policies to alleviate poverty among the poor, especially the riverine households with their attendant risks. Data were obtained from 448 riverine households in South-western Nigeria to examine the level of multidimensional deprivation and poverty among them. The mean household size was 5; fifty-six (56%) having less than minimum 9 year compulsory and basic education; only about 16% of them having members gainfully engaged and about 68% of the household heads engaging in Onshore livelihood activities. Majority (60.3%) of the households suffered deprivation in eight indicators (61.54% of the total possible number of deprivation) and above, all (100%) of the riverine households being adjudged poor in about 6%, 12% and 19% respectively’ of the thirteen dimensions of deprivation. At dual cutoff value (k = 8), the adjusted multidimensional poverty rate of the households (M0 = 0.3422); adjusted poverty gap (M1 = 0.1608), and poverty severity (M2 = 0.0761) showed high level of inequality among the deprived households. Conclusively, poverty was manifested in basic standard of living commodities and services among the riverine households as indicated by their low level of education, limited access to hygienic source of drinking water, food, energy, health care, toilet facilities as well as improved means of livelihood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».