The Determinants of Poverty in Informal Settlement Areas of Mashhad (Case Study: Shahid Ghorbani Quarter)
Notice bibliographique
Résumé
Urban poverty has long been a concern of urban and development debates, and has been an important focus in social science research. Informal settlement in Mashhad city is highlighted because of its wide spreading and severity. This study aimed to determine the causes of urban poverty in informal settlement regions. The data were collected from household level questionnaire in 2016 and the Logistic Regression Model was performed to identify the determinants of urban poverty. The data were obtained from 220 households who settled in Shahid Ghorbani quarter using the questionnaire through the Systematic Random technique. Nearly 87 of households of the studied area were below absolute poverty line and 20 of them were below extreme poverty line. Given that all household heads in the sample were married men, significant relationships were observed between poverty and characteristics like “age of household head”, “being self-employed”, “household size”, “the ratio of worker in household”, “ownership of house” and “having social security”, while factors like “Access to services and infrastructures” and “education” had no significant impact on the likelihood of moving out of poverty. The results also revealed that if the household head is older and self–employed, the likelihood of being poor is gradually diminished. Also if the family members had some kind of social security or owned their houses, household welfare would improve; however, increasing in household size and ratio of worker in household would decrease household welfare. Eventually, the marginal effects of variables were interpreted.
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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 ».