New Framework for Multidimensional Environmental Well-being for Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study seeks to develop a Multidimensional Environmental Well-Being Criteria (MEWC) using the censored achievement approach, specifically the Alkire-Foster counting methodology. Its overall objective is to use MEWC to measure the multiple environmental deprivations. It provides a comparison of empirical evidence of the existing monetary and multidimensional poverty index (MPI) measures and the proposed MEWC. The MEWC is composed of three indicators: crop productivity, level of perceived environmental knowledge, and agricultural and extension education. For empirical analysis, the authros randomly sample 376 households from 20 communities in the Abuakwa North and South municipalities in Ghana. The empirical analysis is divided in two parts: part one provides information on existing well-being parameters such as income/poverty metrics (upper and lower poverty lines) and multidimensional poverty index (MPI); and the second part analyzes the fieldwork element related to the three identified indicators of environmental wellbeing and its implications for sustainable development for the selected regions in Ghana, and how it could be applied to other municipalities/districts and other countries. The incidence and severity of environmental deprivation, robustness checks, and statistical inference are also analyzed. Results show that MEWC for the two municipalities in Ghana is 0.46 or 46%, which represents the proportion of deprivations that the multi-environmentally poor in the sampled communities experience, as a share of the multi-environmental deprivations that would be experienced if all persons were multi-environmentally poor and deprived in all the dimensions of multiple environmental poverty. From a policy perspective, MEWC could be used to track the sustainable development goals targeting the poor and to design policies and strategies that address the inter-twined environmental deprivations of the poor. The MEWC could also contribute to addressing the technical problems emanating from the multidimensionality of the concept of poverty.
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 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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».