Measuring the level of rurality in the Southwestern region of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research intends to measure and characterize the level of rurality in the southwestern region of Bangladesh using an indexing approach from functional perspective. The findings of the study can be conducive for efficient decision making related to rural development policies and planning. Besides, operational delineation of administrative units, such as Unions and Wards, is essential for the formulation and effective implementation of evidence-based development initiatives. The study has utilized the latest available population census data published by Bangladesh Bureau of Statistics (BBS). The results reveal that Satkhira district exhibits a higher degree of rurality (RI = 4.23) compared to Khulna (RI = 3.58) and Bagerhat (RI = 4.14) districts. This variation among the three districts is ascribed to existing rural–urban disparities. The study underscores the primary influence of socio-economic factors on the rural–urban disparities, with a secondary role for demographic and infrastructural aspects. However, education's impact was notably limited in this context. Insights on intra-district disparities infer that Khulna district exhibits significantly greater rural–urban disparities than the other two. The study also highlights the clustering of non-rural areas along major rivers. This research will assist rural planners and policy makers in understanding the specific rural dynamics of the study area, essential for tailoring fit-to-context development strategies. Moreover, the study provides a basis for classifying the region into clusters to streamline development priorities and resource allocation. Furthermore, the article presents a transferable methodology for evaluating rurality and delineating rural regions in different contexts.
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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 ».