Rural Non-farm Employment in Ghana in an Era of Structural Transformation: Prevalence, Determinants, and Implications for Well-being
Notice bibliographique
Résumé
Using data from recent nationally representative living standards surveys in Ghana, this study examines non-farm employment in rural Ghana. The data suggest an increase in rural non-farm employment over a seven-year period, with females outpacing males in that sector. The main factors driving the likelihood of non-farm employment include human capital, household financial resources, infrastructure availability and non-ownership of land. Rural well-being is improving, and this is taking place against the backdrop of structural transformation reflected in part by an increase in non-farm employment and educational attainment. Government policies aimed at providing rural areas with electricity and accessible roads, among others, have helped to create an enabling environment for improvement in well-being. Keywords: non-farm employment, rural well-being, structural transformation, human capital --------------------------------------------------------- L'Emploi Rural Non-Agricole au Ghana a une Epoque de Transformation Structurelle: Prevalence, Facteurs decisifs et Implications pour le Bien-Etre. Resume En utilisant des donnees d'enquetes sur les conditions de vie representatives recentes a l'echelle nationale du Ghana, cette etude examine l'emploi non-agricole dans le Ghana rural. Les donnees suggerent une augmentation de l'emploi non-agricole rural sur une periode de sept ans, avec un nombre de femmes depassant celui des hommes dans ce secteur. Les principaux facteurs qui changent la probabilite de l'emploi non-agricole incluent le capital humain, les ressources financieres des menages, la disponibilite de l'infrastructure et la non possession de la terre. Le bien-etre rural s'ameliore et cela se passe avec en arriere plan les transformations structurelles refletees en partie par l'augmentation de l'emploi non-agricole et la realisation educationnelle. Les politiques gouvernementales ont eu notamment pour but de fournir les zones rurales en electricite et en routes accessibles, ce qui a aide a creer un environnement favorable a l'amelioration du bien-etre.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».