The Last Mile in Analyzing Wellbeing and Poverty: Indices of Social Development
Notice bibliographique
Résumé
Development practitioners worldwide increasingly recognize the importance of informal institutions—such as norms of cooperation, non-discrimination, or the role of community oversight in the management of investment activities—in affecting well-being, poverty, and even economic growth. There has been little empirical analysis that tests these relationships at the international level. This is largely due to data limitations: few reliable, globally representative data sources exist that can provide a basis for cross-country comparison of social norms and practice, social trust, and community engagement. The International Institute of Social Studies now hosts a large database of social development indicators compiled from a wide range of sources in a first attempt to overcome such data constraints, at a low cost (http://www.IndSocDev.org). The Indices of Social Development are based on over 200 measures from 25 reputable data sources for the years 1990 to 2010.These measures are aggregated into six composite indices: civic activism, interpersonal safety and trust, inter-group cohesion, clubs and associations, gender equality, and inclusion of minorities. Not all data sources provide observations for indicators in each country, but together these data sources allow for comprehensive estimates of social behavior and norms of interaction across a broad range of societies, and increasingly with possibilities to track changes over time. This paper presents the database, highlights the differences, similarities, and complementarities with other measures of well-being, including those around income poverty, multidimensional poverty, and human development.
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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».