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Enregistrement W2593591900 · doi:10.1016/j.worlddev.2017.02.002

Characterizing social networks and their effects on income diversification in rural Kerala, India

2017· article· en· W2593591900 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWorld Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreMultiple Sclerosis Scientific Research Foundation
Mots-clésCasteCentralityDiversification (marketing strategy)EconomicsDemographic economicsSocial stratificationSocial network (sociolinguistics)Household incomeGeographyDevelopment economicsBusinessSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Income diversification continues to be a key strategy for poor rural households, including those that are progressively developing and those operating under increasing distress. The ability of a household to diversify has been shown to depend upon its demographic and economic characteristics and its physical and social context. This paper considers the effects of intra-village social networks on household income diversification in one of the poorest and most ethnically diverse areas of the Indian state of Kerala. Using techniques adapted from spatial econometrics, we find that social connections within a village magnify the impacts of household characteristics such as education and number of adults by a factor of 3.6 times. Models with alternative measures of network centrality (degree and eigenvector) indicate that the number of network connections that a household has is more important than the centrality of those connections. Finally, we use social contact information to calculate assortative mixing based on caste. The results suggest social stratification in these villages, with higher levels of stratification associated with lower levels of income diversification.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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