Safety Nets and Food Programs in Asia: A Comparative Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Many countries adopted safety net programs to deal with the food crisis of 2008. However, such programs are often beset with targeting errors, inefficiencies, and fraud. Despite this, there is no systematic comparative analysis of safety nets. The objective of this paper is to identify generic issues germane to safety net design and their role in determining success. We examine the performance of safety net programs in Bangladesh, India, Indonesia, and the Philippines in terms of people covered, food distributed, and income support provided. These countries spend 1%-3% of their gross domestic product on safety nets — small in relation to developing and industrial economies. We find an across-the-board failure of targeting in the four countries. The reasons range from elite capture, incorrect identification of the poor, their lack of access, barriers to participation, and regional allocation biases. Even if perfect targeting could cover the entire target group and eliminate leakage to non-target groups, the target groups may not receive the full subsidy due to illegal diversions, operational inefficiencies, and excess costs of public agencies. The success of the safety nets will depend on increasing the participation of the poor and minimizing program waste. Computerization of supply chains to track grain supplies can reduce diversion, and switching from in-kind to cash transfers can cut administrative and other costs of physical handling. The mix of tools would depend upon the economic, political, cultural, and social backgrounds of the country, and its administrative and fiscal capabilities to provide safety net programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».