Hunger Incidence in the Philippines: Facts, Determinants and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The high level of hunger incidence in the country is perhaps one of the most pressing issues that need to be addressed by our policy makers. Official government statistics and data from self-rated hunger surveys show an increasing trend in hunger incidence among Filipino households. Data from National Statistical Coordination Board (NSCB) show that the percentage of subsistence poor in the country increased to 14.6 percent in 2006 from 13.5 percent in 2003. The Social Weather Stations (SWS) quarterly surveys on hunger incidence also show an increasing trend in the percentage of families that experienced hunger, reaching an alarming level of 24 percent in December 2009, representing about 4.4 million households. One probable cause of the increasing trend in hunger is the rising food prices akin to what the country experienced in 2008. This paper aims to determine the impact of food inflation and underemployment on hunger incidence in the Philippines, using the hunger incidence data from the SWS quarterly surveys on hunger. A vector autoregressive (VAR) model is used to determine the effect of a shock or increase to food inflation and underemployment on total involuntary hunger. Results from the model show that an increase in food prices at the current quarter will increase hunger incidence for a period of five quarters, starting with immediate quarter after the shock occurred. Shocks to underemployment will also increase hunger incidence but the effects last for only two quarters, also starting with immediate quarter after the shock. The results of this study provide relevant information that will be useful in crafting policies related to the Hunger Mitigation Program of the government.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».