Defining Poverty Using Dominance-Based Rough Set Theory and Proposing Strategic Objectives for the United Nations Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
This article is the last of a series of three researches. The purpose of this research is to expose the results of using Dominance-based Rough Set Approach (DRSA) to help International organizations (both non-governmental organizations and governmental organizations) define poverty, identifying economical, sociological, political and technological strategic objectives for developing countries. More precisely, politicians, decision makers and international organizations will be able to study 23 various political, economical, sociological and technological indicators and classify all the countries according to the following three different categories: [A] Countries that are doing well according to the selected indicators; [B] Countries that need support to acquire category A status; [C] Countries ranked the lowest and meeting special support with regard to the criterion or criteria considered. The three categories are delimited by tertiles relative to the average ranking of the member states of the United Nations. The chosen criteria are measured in order to provide decision rules based on this classification. These decision rules thus focus on the strategic needs of countries with respect to improving their development and classification. We strongly believe that by targeting these identified needs, this research will help the sustainable development of countries in need to set realistic targets, prioritize International funding, evaluate economical growth and sociological improvements. Among the results of this article, priorities for countries ranked the lowest should focus on reducing adolescent fertility and increasing school life expectancy.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».