Measuring Economic Insecurity in Rich and Poor Nations
Notice bibliographique
Résumé
In both rich and poor nations, worrying about future economic dangers subtracts from the present well-being of individuals, which is why affluent societies have complex systems of private insurance and public social protection to reduce the costs of economic hazards. However, the citizens of poor nations (i.e. most of humanity) typically find both private insurance and public social protection to be largely unavailable – their lives are both poorer and riskier. How can one measure economic insecurity in these very different contexts? Because rich nations have better, more easily available data, Section 2 illustrates the measurement of economic insecurity and its importance to trends in relative economic wellbeing in four affluent OECD countries between 1980 and 2009. Section 3 then uses available data to estimate the level of economic security in approximately 2008 in a comparable way in a broader sample of countries. To reflect better the reality of developing countries, it: (1) includes the volatility of food production in the risk of loss of livelihood; (2) adjusts the risks of health care costs to consider the proportion of household spending on food (which is non-discretionary, and large in poor countries) and (3) adds adult male mortality to the risk of divorce in calculation of the risk of single parent poverty. Section 4 discusses some implications and concludes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».