Food poverty assessment in Ghana: A closer look at the spatial and temporal dimensions of poverty
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Notice bibliographique
Résumé
The multifaceted nature of poverty in terms of its duration or chronicity, systematic changes, seasonality, variation, and risk or vulnerability makes its measurement and analysis complicated, especially in lower-income countries. In Ghana, data show that absolute poverty remains prevalent, and inequality has been rising. Despite the gradual decline in poverty, spatial income inequality has also become a concern in Ghana. This study develops a Foster-Greer-Thorbecke Poverty Measure based spatiotemporal model to investigate the variation in food poverty in Ghana. Application to population-based surveys fielded in 2012/13 and 2016/17 indicate that considerations of temporal and spatial dimensions of poverty have implications for gaging the level of deprivation among households and the potential allocation of scarce resources via policy to achieve poverty alleviation objectives. A model that jointly considers both the spatial and intra-annual dynamics arguably considered the most accurate and flexible but data-intensive one, resulted in the mean unconditional food poverty rate of 50%, with the lowest rate being the Northern Region in March (45%) and the highest rate being in the Upper West Region in June (54%). Overall, cost-wise, this flexible model also results in the highest potential cost savings.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle