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Enregistrement W3087862814 · doi:10.1002/jid.3533

Non‐farm employment and poverty reduction in Mauritania

2021· preprint· en· W3087862814 sur OpenAlex
Mamoudou Ba

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of International Development · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesCape Breton University
Mots-clésPoverty reductionReduction (mathematics)PovertyAgricultural economicsEconomicsBusinessEconomic growthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the effect of non‐farm labour participation on poverty reduction in rural Mauritania. Farm households with more land and livestock participate to a greater extent in non‐farm activities compared with households with smaller land or cattle. We study poverty's relationship with non‐farm labour activities in terms of the incidence as well as the intensity and severity of poverty. The study is the first to highlight the contribution of the non‐agricultural sector in the reduction of poverty in the rural areas of Mauritania. We apply probit, propensity score matching and inverse probability weighting techniques to determine the signs and impacts of participation on poverty reduction. The results show that the probability of being poor is 5.9% lower among households that have at least one member participating in non‐farm activities compared with those only associated with the agriculture sector. Participation in non‐farm activities is associated with lower intensity and severity of poverty (3.6% and 1.9%, respectively). We find that surplus labour released by the agriculture sector is absorbed in the non‐farm economy. Income generation through diversification into non‐farm activities therefore seems to be an effective way to reduce poverty in rural areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,235 · 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