THE PROBLEM OF POVERTY IN THE REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN (RESULTS OF SOCIOLOGICAL STUDIES)
Notice bibliographique
Résumé
The paper is devoted to the analysis of subjective poverty in the Republic of Bashkortostan. The limitations of monetary and the advantages of subjective approaches in measuring poverty are well founded. Based on the data of sociological surveys conducted by the Institute of Strategic Research of the Republic of Bashkortostan in 2015-2020, a higher level of subjective poverty has been determined as well as an absence of positive dynamics in the reduction of this indicator. Four surveys showed comparable poverty rates, confirming the objectivity of the differences with official statistics. At the same time, the socio-demographic profile of the recipients of targeted social assistance is fully correlated with the profile of social poverty derived from the sociological survey. It has been shown that the high level of subjective poverty is due to the displacement of economically active population groups into it, following the deterioration of their material situation. The highest incidence of poverty was the low level of wages and the inability to find better jobs. The level of demand and the actual material situation in the social strata of the data leads to widespread poverty. It is argued that sex and age characteristics, place of residence, level of education, presence of children in the family are factors that contribute to the risk of falling downward social mobility among the poor. The study made concrete proposals to reduce poverty in the region.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».