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Enregistrement W2163701865 · doi:10.35648/20.500.12413/11781/ii028

Multidimensional Poverty Index 2014: Brief Methodological Note and Results

2014· article· en· W2163701865 sur OpenAlexfundno aff
Sabina Alkire, Adriana Conconi

Notice bibliographique

RevueUniversity of Oxford · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungAustralian Agency for International DevelopmentGeorg-August-Universität GöttingenUniversity of OxfordInternational Development Research CentreEconomic and Social Research CouncilInternational Fine Particle Research InstituteUnited Nations Development ProgrammeRobertson FoundationUNICEF
Mots-clésComputer scienceIndex (typography)Data scienceOperations researchEconometricsRegional scienceGeographyMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Multidimensional Poverty Index (MPI) 2013 uses the same parameters (dimensions, indicators, cutoffs and weights) and the same functional form as in previous years. The main innovation this year consists in updating the estimations for a series of countries and providing further possibilities for analysis over time. This brief methodological note outlines specific changes and clarifications concerning the MPI 2013 estimations, and presents the tables with the full results. It first explains the main updates in the MPI 2013 as well as the policies that will govern the MPI updates from 2013. It summarizes the MPI methodology that has been presented in detail in other documents (Alkire and Santos 2010; Alkire, Roche, Santos and Seth 2011). Then it explains the DHS nutritional subsamples and treatment for analysis over time. Finally, brief guidelines on how to undertake accurate analysis of changes over time are presented. The methodologies used to generate the tables on the MPI and the 104 country briefings and interactive maps available on OPHI’s website, as well as the results published in the 2013 Human Development Report, are presented in this note.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations81
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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