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Enregistrement W4393318152 · doi:10.18280/ijsdp.190316

Impacts of Village Funding on Community Empowerment and Poverty in Klungkung, Bali

2024· article· en· W4393318152 sur OpenAlexvenueno aff
A.A.I.N. Marhaeni, I Ketut Sudibia, Gede Andika, Mochammad Fahlevi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Governance and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyEmpowermentEconomic growthBusinessSocioeconomicsPolitical scienceDevelopment economicsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to evaluate the impacts of village fund allocations on economic empowerment and poverty reduction among low-income populations in Klungkung Regency, Bali.Utilizing a mixed-method approach, the study engaged 259 participants across 37 villages.Methods included observations, interviews, and in-depth interviews for data gathering.Analytical techniques encompassed descriptive statistics, mean difference tests, and path analysis.Key findings reveal that: (1) village funds significantly bolster economic empowerment for low-income groups; (2) while village funds alone do not directly reduce poverty levels, economic empowerment contributes to a marked decrease in poverty; (3) economic empowerment serves as a complete mediator in the relationship between village funds and poverty reduction; (4) the program's implementation exhibits strengths, weaknesses, opportunities, and threats which collectively influence its effectiveness; (5) post-program poverty levels show a notable decline compared to pre-program figures.This study underscores the scarcity of research measuring community empowerment and poverty in relation to village funds, highlighting its potential as a policy-making reference.Contributing to regional economic development literature, this study supports the attainment of Sustainable Development Goals (SDGs) through an integrative analysis of village fund efficacy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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