THE MEASUREMENT OF POVERTY WITH GEOGRAPHICAL AND INTERTEMPORAL PRICE DISPERSION. EVIDENCE FROM RWANDA
Notice bibliographique
Résumé
(english) It is not known to what extent welfare measures result from seasonal and geographical price differences rather than from differences in living standards across households. Using data from Rwanda in 1983, we show that the change in mean living standard indicators caused by local and seasonal price deflation is moderately significant at every quarter. By contrast, the differences in poverty measures caused by this deflation can be considerable, for chronic as well as transient or seasonal poverty indicators. Thus, poverty monitoring and anti-poverty targeting can be badly affected by inaccurate deflation of living standard data. Moreover, when measuring seasonal poverty, the deflation based on regional prices instead of local prices only partially corrects for spatial price dispersion. Using annual local prices instead of quarterly local prices only yields a partial deflation, which distorts the measure of poverty fluctuations across seasons and biases estimates of annual and chronic poverty. (français) On ne sait pas dans quelle mesure les indicateurs de bien-être social résultent de différences de prix plutôt que de différences saisonnières et géographiques de niveaux de vie entre ménages. A partir de données du Rwanda en 1983, nous montrons que le changement de la mesure du niveau de vie moyen causé par la déflation des prix est modéré bien que significatif à chaque trimestre, contrairement au changement des mesures de la pauvreté qui peut être considérable, que ce soit pour des indices de pauvreté chronique, transitoire ou saisonnière. Ainsi le suivi de la pauvreté et le ciblage anti-pauvreté peuvent être sévèrement affectés par une déflation imprécise des données de niveaux de vie. Pour la mesure de la pauvreté saisonnière, la déflation basée sur des indices de prix régionaux, au lieu d’indices de prix locaux corrige seulement partiellement la dispersion géographique des prix. De même, employer des prix locaux annuels au lieu de prix locaux trimestriels conduit à une déflation partielle qui non seulement distord la mesure des fluctuations de la pauvreté entre les saisons, mais fournit également des estimations biaisées des pauvretés chroniques et annuelles.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».