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Enregistrement W3014583495 · doi:10.19181/population.2020.23.1.4

Financial situation and social support received by families with children in Ulyanovsk oblast

2020· article· en· W3014583495 sur OpenAlexaboutno aff
Елена Гришина

Notice bibliographique

RevuePOPULATION · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSocioeconomic and Demographic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyConsumption (sociology)Quarter (Canadian coin)Work (physics)BusinessOrder (exchange)Poverty rateDemographic economicsSocioeconomicsEconomic growthPublic economicsGeographyEconomicsFinanceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is to analyze the financial situation and the level of social support received by families with children in Ulyanovsk oblast on the basis of the data from household survey conducted in Ulyanovsk oblast. The study showed that the poverty rate among the surveyed households with children under 18 is significantly higher than the total poverty rate among the households. Many families with children cannot afford buying goods and services they need. In order to maintain their consumption level, a significant proportion of families with children have to take out loans. Analysis of the survey data shows that the coverage of families with children by social benefits is quite high. At the same time, even among the poor households with children, one quarter of households does not receive any social benefits. The surveyed families with children noted difficulties faced by them in obtaining information about social benefits and in collecting necessary documents, long waiting in queues when applying for benefits. The calculations show that provision of regional benefits, including targeted regional benefits, reduces the poverty rate among households with children only slightly. In general, regional benefits are more likely to reduce the extreme poverty of household with children. The analysis presented in the article allows determining possible directions for improving the social support system in Ulyanovsk oblast.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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