AN EXAMINATION OF MULTIDIMENSIONAL POVERTY PROFILE IN LIMPOPO, SOUTH AFRICA: IMPLICATION FOR USING CBMS GENERATED DATA IN LOCALISING SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS, 2030
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to profile multidimensional poverty in Tzaneen Local Municipality in Limpopo province in South Africa. The objective was to profile multidimensional poverty and further demonstrate the implication of Community-Based system (CBMS) generated data in localizing Sustainable Development goals 2030 at the municipality level. Consultative and CBMS design approach was adopted in the study. Administered household questionnaire was used to census 1,534households in Tzaneen Local Municipality Ward1. Indicators for poverty measurements were generated in partnership with local municipality and aligned to relevant sustainable development goals 2030. Data was captured using Excel software and imported to CSPro6.3 software for analysis. Community-Based Monitoring-National Research Database (CBMS-NRDB) software was used to generate poverty maps. Community validation approach was used to authenticate the study findings. We conclude that CBMS can generate multidimensional poverty profile and maps which can be used to localize Sustainable Development goals at municipality levels. We recommend that the local municipality use CBMS generated data to profile multidimensional poverty and as a baseline for localizing Sustainable Development goals 2030.
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 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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».