Measuring the Affordability of Water Supply, Sanitation, and Hygiene Services: A New Approach
Notice bibliographique
Résumé
One common method for assessing the affordability of water supply, sanitation, and hygiene (WASH) services is to compare a household’s reported WASH expenditure, as a proportion of total household expenditure, to a predefined threshold. Another common method is to subtract this reported WASH expenditure from the household’s total income (or expenditure), and then compare that result against a minimum amount needed to purchase other basic goods and services. The innovative, alternative approach to determining affordability introduced in this paper borrows from the method commonly used to draw the monetary poverty line. This offers five advantages over the common methods of investigating the affordability of WASH services. First, it defines a “basket” of WASH services that accounts for the type and level of WASH services that a household receives (and that involves a threshold quality of service, deemed necessary for health and well-being). Second, it makes use of the actual costs of service, therefore moving away from household estimates of WASH expenditure that tend to be inadequate and rarely reflect actual costs. Third, it considers both initial fixed costs and recurring consumption costs, each of which pose their own unique challenges to affordability. Fourth, it makes use of household-level data on access to WASH services, which allows for the grouping of households into categories with distinct policy implications. Finally, this approach facilitates scenario analyses, whereby the impact of different pricing policies can be assessed. This approach is then applied to rural Nigeria, using data from the General Household Survey (GHS) 2015–16, to demonstrate its utility as a tool to better focus policy reform on the actual affordability constraints of the unserved.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».