‘When my husband died, I collected debt of N20,000……were going to take me to the court, but since the money came, I have cleared my debt and bought cattle’: intended and unintended socioeconomic impact of cash transfer program in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The Nigerian government commenced large scale cash transfer program in 2017. We evaluated the socioeconomic impact of the cash transfer program (CTP) in Nigeria. Across six randomly selected states that had implemented the CTP for at least six months, qualitative inquiries were conducted among beneficiaries and program implementers. We utilized a program impact theory to explore the interaction of cash transfer on socioeconomic outcomes. Data were analysed using deductive and inductive thematic analysis. The CTP in Nigeria showed positive impact on reduction of poverty through new income generation or expansion of existing businesses. Food security was improved by promoting increased food expenditure. CTP increased utilization of health services including facility delivery of pregnancies. The CTP also promoted education by increasing attendance at school while also promoting opportunities for savings and investments. Though the majority of the beneficiaries were women, expenditure decision making on the cash was by men and in a few cases jointly. With the large number of poor and vulnerable persons in Nigeria the findings of the CTP in Nigeria show promise in improving key socioeconomic outcomes across poverty, health and nutrition, education, savings, and investment. Our findings justify the need for expansion of the CTP to more poor and vulnerable households. CTPs in Nigeria should consider implementing educational programs to enhance women’s financial literacy or adjusting the structure of the CTPs to incentivize shared decision-making. Future studies on CTP and its socioeconomic impact should include key metrics to measure the size of the impact.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».