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Enregistrement W2188414612 · doi:10.35648/20.500.12413/11781/ii032

Measuring Chronic Multidimensional Poverty: A Counting Approach

2014· preprint· en· W2188414612 sur OpenAlexfundno aff
Sabina Alkire, Mauricio Apablaza, Satya R. Chakravarty, Gastón Yalonetzky

Notice bibliographique

RevueUniversity of Oxford · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
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-clésPovertyChronic povertyComputer scienceEconometricsMathematicsEconomicsPoverty reductionEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can indices of multidimensional poverty be adapted to produce measures that quantify both the
\njoint incidence of multiple deprivations and their chronicity? This paper adopts a new approach to the
\nmeasurement of chronic multidimensional poverty. It relies on the counting approach of Alkire and
\nFoster (2011) for the measurement of multidimensional poverty in each time period and then on the
\nduration approach of Foster (2009) for the measurement of multidimensional poverty persistence across
\ntime. The proposed indices are sensitive both to (i) the share of dimensions in which people are deprived
\nand (ii) the duration of their multidimensional poverty experience. A related set of indices is also
\nproposed to measure transient poverty. The behaviour of the proposed two families is analysed using a
\nrelevant set of axioms. An empirical illustration is provided with a Chilean panel dataset spanning the
\nperiod from 1996 to 2006.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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