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Enregistrement W3164372653

The Social Weather Reports of economic well-being in the Philippines

2019· article· en· W3164372653 sur OpenAlexaboutno aff
Mahar Mangahas

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyQuarter (Canadian coin)Poverty thresholdPer capitaStandard of livingEconomicsBasic needsOfficial statisticsDevelopment economicsSocioeconomicsEconomic growthGeographyDemographic economicsPolitical scienceDemographySociologyStatisticsPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social Weather Stations (SWS) is a private, non-profit, and non-partisan research institute that regularly conducts scientific surveys on various social, economic, and political dimensions of the quality of life of the Filipino people. Its Social Weather Reports stem from a series of nationally representative surveys which were semi-annual in 1986-1991 and have been quarterly since 1992. The Social Weather Reports represent the enlightenment approach to the application of social indicators in a democratic setting. Their indicators of economic well-being include self-rated poverty (SRP), self-rated food poverty, and hunger, measured at the household level. In terms of data points, the quarterly SRP statistics are 12 times as many as the official poverty statistics, which apply monetary poverty lines to triennial surveys of family income. The incidences of SRP are invariably much larger than those of official poverty, which use unrealistically low poverty lines when compared to selfrated thresholds for poverty and food poverty. The time trends of SRP are compatible with official poverty, when matched contemporaneously. They show significant volatility in poverty, not only year to year, but also quarter to quarter. Aside from economic deprivation of households, the Social Weather Reports include the subjective assessments of adults as to whether they have gained or lost in personal quality of life in the past and whether they are optimistic or pessimistic about it for the future. Despite steady growth in per capita Gross National Income, losers regularly outnumbered gainers for decades, but gainers have been dominant since 2014. The Social Weather Reports amply demonstrate that survey-based subjective indicators are more practical and realistic means of monitoring economic well-being than orthodox economic indicators stemming from the National Income Accounts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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