How to overcome poverty and ensure sustainable growth of the middle class: criteria of distribution and policy measures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article explores multicriterial approaches to determine the boundaries of poverty and the middle class. Applied regression analysis confirms the significance of some households’ social and economic characteristics that increase the likelihood of their belonging to a certain population group. Based on various methodological approaches, the analysis of the Russian society structure reveals its high polarization and a significant share of poor population fluctuating from 12% to a quarter of the population and even more considering the parameters that determine the quality of life, peculiarities in behavior and self-identification. Applying the multicriterial approach, the authors propose additional measures to support citizens which cover not only the poorest segments of the population and large families, but also a significant cohort of low-income citizens, as well as the measures that contribute to higher-income work and the increment of human wealth.The article explores multicriterial approaches to determine the boundaries of poverty and the middle class. Applied regression analysis confirms the significance of some households’ social and economic characteristics that increase the likelihood of their belonging to a certain population group. Based on various methodological approaches, the analysis of the Russian society structure reveals its high polarization and a significant share of poor population fluctuating from 12% to a quarter of the population and even more considering the parameters that determine the quality of life, peculiarities in behavior and self-identification. Applying the multicriterial approach, the authors propose additional measures to support citizens which cover not only the poorest segments of the population and large families, but also a significant cohort of low-income citizens, as well as the measures that contribute to higher-income work and the increment of human wealth.
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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 | 0,000 | 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 découle