Income Poverty and Well-Being among Vulnerable Households: A Study in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The paper aims to examine the income poverty status and compare it with the well-being level between different groups among vulnerable households. Vulnerable households for this study were households that consists at least one of the following criteria: income poor, elderly person, single mothers and/or disabled person. Data was taken from the Official Poverty Line Survey conducted in four Malaysian cities representing each region in Peninsular Malaysia. A total of 286 households were conveniently selected. Descriptive statistics such as mean, standard deviation, ANOVA, correlation tests were applied in data analysis. Findings indicated significant differences in household percapita income (HHPCI) among income poverty status groups and significant differences in well-being among different status of income poverty, whereby the non-poor had the highest mean in both (HHPCI & well-being). Also the mean well-being for poor and potential poor groups were much lower than the hardcore poor group. Further results revealed a positive but small relationship between household percapita income and well-being among vulnerable households. Finally, the findings indicated significant differences between income poor status groups and different level in well-being poor groups. It was possible for people to get out of income poverty while remaining in well-being deprivation (ill-being). Findings from this study provide evidences and enhance understanding in income poverty, well-being and correlates of both especially among vulnerable households.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».