The Economic Impact of Monsoon Flood and Its Spillover on the Households of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Bangladesh experiences mild to devastating floods during the monsoon season of every year due to its geographical location. Whatever nature these floods may possess, they can be both a curse and a blessing for the people of this country. Self-reporting of Bangladesh Household Income and Expenditure Survey (HIES) 2016 provides us with an opportunity to analyze the direct impact of the flood on the households’ development outcomes, such as income, expenditure, assets, and labor market outcomes at a microlevel. We also use the government report to identify the households that were treated in the report as being flooded but did not report as so in the HIES 2016. We use these two measures of flood exposure to estimate the full economic impact of monsoon floods and investigate any spillover effect to verify the preciseness of flood identification measure of self-reporting. Our modified control group meticulously strengthen the argument of flood impact and inaccuracy of its self-reporting by revealing households’ inhuman displacement in education and health expenditures. Though some river-centric trade centers offer employment and income increases for households, Bangladesh seems to lose its antique blessing of silt-laden flood water to replenish the fertility of flooded crop fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».