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Enregistrement W2132623372

Conditions for the Most Robust Poverty Comparisons Using the Alkire-Foster Family of Measures

2011· preprint· en· W2132623372 sur OpenAlexfundno aff
Gastón Yalonetzky

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilInternational Development Research CentreUnited Nations Development ProgrammeUNICEFRobertson FoundationAustralian Agency for International Development
Mots-clésEuropean unionPovertyEconometricsMathematicsDominance (genetics)Stochastic dominancePoverty thresholdPsychological resilienceRobustness (evolution)StatisticsEconomicsPsychologySocial psychologyEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the burgeoning literature on multidimensional poverty indices, the Alkire-Foster (AF) measures stand out for their resilience in identifying the multidimensionally poor with cut-off criteria covering the spectrum from the union approach to the intersection approach. The intuitiveness and easy applicability of the measures’ identification and aggregation methods are reflected in the increasing use of the AF measures in poverty measurement, as well as in other fields. This paper extends the dominance results derived by Lasso de la Vega (2009) and Alkire and Foster (2010) for the adjusted headcount ratio and develops a new condition whose fulfilment ensures the robustness of comparisons using the adjusted headcount ratio for any choice of multidimensional cut-off and for any weights and poverty lines. The paper then derives a first-order dominance condition for the whole Alkire-Foster family (that is, for continuous variables).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,013
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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