Perspective: Developing Social Security Schemes for Small Island Economies: Lessons from Fiji’s Covid-19 Experience
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has triggered deep economic damage and devastated livelihoods to an extent never before experienced. It has revealed socio-economic vulnerabilities and so can be used as a learning platform in preparing for future shocks. In particular, it has exposed the vulnerability of households to sudden, severe, and prolonged income shock, the significance of social security as a shock response tool, and the importance of household resilience for macroeconomic stability. This study uses the pandemic as an opportunity to understand the resilience of Fijian households to profound and prolonged income shocks, given these households' social, cultural, and economic setting. It evaluates national response strategies, household coping mechanisms, and gaps in the current social security measures in Fiji. This evaluation reveals several key lessons for a systematic response to any future shocks. The lessons may prove beneficial not only for Fiji, but also for other similar economies in the region. Policy makers can build on the operational learning and capacity developed during the pandemic, reinforce existing social security systems, and be better prepared for future income shocks. Fiji and other Pacific Island economies are highly vulnerable to climate-related risks and have endured the adverse economic effects of some extremely intense natural disasters. It is important for these economies to strengthen household resilience and develop sustainable and broad-based programs for social protection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».