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Enregistrement W2897880144

Rural Non-farm Employment in Ghana in an Era of Structural Transformation: Prevalence, Determinants, and Implications for Well-being

2018· article· en· W2897880144 sur OpenAlexaffvenue
Harry A. Sackey

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalGeographyWelfare economicsPolitical scienceEconomic growthEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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