What Explains LPG Adoption? Role of Culture, Women's Empowerment, and Economics, Using the Indian Human Development Survey, 2005 and 2012
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
INTRODUCTIONAccording to the Global Burden of Disease study, household air pollution from cooking with solid fuels killed over 700,000 Indians in 2016. Major national initiatives aim to combat the problem via increased distribution of connections to subsidized Liquefied Petroleum Gas (LPG). Here, we examine the relationship between LPG adoption / disadoption and household factors.METHODSWe used the 2005 and 2012 Indian Human Development Survey (IHDS), a nationally representative multi-topic panel dataset (re-contact rate: 84%). Using linear regressions, we estimated associations between LPG adoption/disadoption and (1) household economic status (income, assets, and consumption) and (2) cultural factors, including women’s empowerment. We developed a gender / women’s empowerment score based on questions on independence, family dynamics and decision making, and a binary variable for whether men eat first in the family.RESULTSOf the 12926 households (HH) who owned LPG in 2005, 1181 (9%) gave up LPG in 2012. Of the 23226 HH who did not have LPG in 2005, 5400 (23%) acquired LPG in 2012. We found significant association of economic and cultural factors with (1) LPG ownership in 2005, (2) LPG ownership in 2012, and (3) adoption/disadoption between 2005 and 2012. For example, for HH without LPG in 2005, holding all other variables constant, the odds of the HH acquiring LPG is 32% lower for HH where men eat first than in other HH (p < 0.001). For HH with LPG in 2005, holding all other variables constant, odds of the HH disadopting LPG is 39% higher for HH where men eat first than in other HH (p < 0.001).CONCLUSIONWomen empowerment can explain some of the dynamics of adoption and disadoption of clean-cooking options, and are potentially as important or more important than economic factors.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle