The association between poverty indicators and material hardship in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The construct of material hardship has been introduced to broaden the understanding of living conditions beyond household income. However, much remains unclear about how much variation in material hardship can be explained by income and other economic indicators such as asset holdings. To get advance knowledge on these related but distinct relationships, using the Korean Welfare Panel Study we tested the association between material hardship and three poverty indicators (joint income‐asset, asset‐only, and income‐only). For income poverty and asset poverty, we found a statistically significant association between a household’s poverty condition and material hardship. The joint income‐asset poor were most likely to experience hardship (with respect to food, utility, and health). In addition, householders who rented rather than owned their own home, and householders whose heads were younger, single, less‐educated, and only temporarily employed suffered more hardship than their counterparts. Future longitudinal research that identifies the casual relationships between poverty and hardship is needed. Key Practitioner Message: •Considering only overall hardship may mask within‐group differences in living conditions; thus, practitioners may gain greater insight into client populations by assessing various types of hardships such as food, utility, and health; •Because the asset‐only poor suffer from hardship despite their above‐poverty‐level income, the asset poverty‐related programs should be more responsive to the problems of the asset poor; •Based on our findings showing that the income‐only poor, especially the relatively older age group, suffers from difficulties in cash flow despite their high homeownership rate, policies are needed to help older homeowners leverage their home equity or other real estate to alleviate their financial difficulties.
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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 | 0,002 | 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 ».