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Enregistrement W2618019245

Factores socio - economicos y demográficos determinates en la pobreza de los hogares del distrito “la esperanza” 2012

2013· article· es· W2618019245 sur OpenAlexaboutno aff
Arias Chávez, Jhon Willy

Notice bibliographique

RevueUniversidad Nacional de Trujillo · 2013
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Production Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertySocioeconomic statusGeographyQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsPopulationDemographySociologyEconomic growthEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The case of poverty is a very got a passion and around which various studies have been developed in order to have a better perspective on the causes of it in society and specifically in families, this event is also present society in our country and more specifically in reality hope district, province of Trujillo in the jurisdiction of the department of La Libertad, which according to the poverty listings INEI is within the poorest districts province because in this study raises assess what are the socioeconomic and demographic determinants of household poverty District Hope 2012?. This way to determine that are the most important factors that define or explain this phenomenon more accurately as is poverty. In terms of methodology is an applied research, data collection was conducted by the National Household Survey 2009 Fourth Quarter by the INEI and information processing was performed using the Multinomial Logit methodology. Results demonstrate that socioeconomic and demographic factors are dominant in determining the condition of poverty and within each the most prominent mention as, age, work experience, people in the household, the net income you hear a household head, access to health networks, marital status, origin, size of the company where the nuclei that exist in the home. This study also shows that 63% of families in the district are hoping within the category of poverty, extreme poor (14%) and nonextreme poor (49%) and only one (37%) is in of the non-poor category

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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