Valuing Community Attributes in Rural Counties of West Virginia Using Data Envelopment Analysis
Notice bibliographique
Résumé
As quality of life measures are related to increased economic activity, it becomes increasingly important to develop indicators as accurate measures of the well-being of the residents in a community. This study use Data Envelopment Analysis (DEA) to analyze community attributes of rural counties in West Virginia using variables determining quality of life. County level data is used to identify counties that are inefficient as measured in terms of socioeconomic factors. Desirable community attributes such as employment, median household income, median house value, health index, number of personal care establishments, and number of high school graduates were used as output variables. Input variables representing the undesirable characteristics of counties include population density, unemployment rate, per capita tax, number of persons below poverty, and crime rate. The analysis seeks to determine efficiency levels in the rural areas of the State. The results show that majority of the rural counties in the State lie on the efficiency frontier, while others are classified to be inefficient. The research findings that can be used as indicators of community performance and to evaluate counties in terms of creating quality of life are of interest to policy makers. Keywords: data envelopment analysis, community attributes, output variables, input variables, efficiency levels, quality of life, principal components analysis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».