Poverty across states, nations, and continents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter examines issues concerning regional variations in poverty, in particular, child poverty. That is, what difference does it make for our understanding of the situation of poverty in a country if one focuses not on the nation as a whole but on particular communities or other reference groups within the nation? In our case we are concerned especially with possible variations in child poverty rates among the 50 United States (plus the District of Colombia) as compared to variations across the nation states of the European Union (EU), for instance. To provide a broader context for this discussion we also use Luxembourg Income Study (LIS) data to make comparisons with variations by regions in two other countries – Australia and Canada2. This chapter therefore moves beyond our own and others recent studies of child poverty based on LIS data and breaks new ground (eg, see Smeeding and Torrey, 1988; Rainwater, 1990; Smeeding et al, 1990; Förster, 1993; Smeeding et al, 1995; Smeeding, 1998; Bradbury and Jänttii, 1999). Studies of poverty, particularly comparative studies, almost always take the nation as their prime focus and reference group, certainly with respect to the definition of the poverty line but also often more broadly than that. This focus on the nation is very much taken-for-granted in most countries. One would be hard put to find thorough examinations of whether the nation is the appropriate social reference group and physical unit for defining and then measuring the extent of poverty. For example, while the definition of poverty adopted by the European Community (EC) in 1994 reflects a conception of poverty grounded in an understanding of the nature of social stratification in prosperous industrial societies, it adopts without discussion the nation as the unit for defining ‘limited resources’, ‘exclusion’, and ‘minimum acceptable way of life’. The poor shall be taken to mean persons, families, and groups of persons whose resources (material, cultural, and social) are so limited as to exclude them from the minimum acceptable way of life in the member state in which they live. (Commission of the European Communities, 1994) Yet, there could be important variations in different communities within a country in how these characteristics of the standard of living are defined.
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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 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 ».