Socio-Economic Factors and Women’s Empowerment: Evidence from Punjab, Pakistan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The empowerment of women is an essential objective to fully engage them in economic life and achieve sustainable growth throughout the world. Providing basic facilities to women is one form of empowerment. This paper examines the extent of women’s empowerment in Punjab, Pakistan and its divisions, along with rural and urban regions. In addition, we check the effect of the gender wage differential on the current dilemma by implementing Alkire et al.’s [2013.The women’s empowerment in agriculture index (Working Paper No. 58). Oxford, UK: Oxford Poverty and Human Development Initiative. Retrieved from https://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/ophi-wp-58.pdf.] indexing on HIES 2013–14 datasets. Our results show that 34.91% of women are empowered in Punjab overall, with independence being the highest dimensional contributor, and ownership of assets being the least. Women are 31.43% more empowered in urban regions. The results indicate that Islamabad has significantly more women’s empowerment, while Dera Ghazi Khan has the lowest percentage of empowered women. To assess particular impacts of different socio-economic and demographic variables on women’s empowerment, logistic regression model is applied, revealing that most socio-economic and demographic variables have significant impacts on the current scenario, and variation in any variable causes significant variations in the status of women’s empowerment, with increased wage differential in particular, decreasing the probability of women being empowered.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 découle