Exploring the Driving Factors for Poverty among Rural Families
Notice bibliographique
Résumé
Alleviating poverty is of great concern, which makes no poverty the first sustainable development goal of the United Nations. Understanding the factors responsible for household-level poverty is critical to achieving no poverty. Therefore, using the most vulnerable population, this study investigates rural families’ poverty status and its driving factors in Nigeria. The study used a structured questionnaire to collect cross-sectional data from 180 rural families. Data were analysed using the Foster-Greer-Thorbecke index and logistic regression. The results revealed that poverty is a serious issue among rural families, as 57.78% were poor, with a poverty depth and severity of 0.2493 and 0.0622, respectively. This shows that rural families are highly susceptible to poverty. The driving factors for the rural families’ poverty status were distance to market, credit, age, education, household size, farming experience, farm size, and marital status. The adopted coping mechanisms to poverty by rural families were increased cultivation, income diversification, reduced food consumption, selling properties, help from relatives and friends, child labour, collecting firewood, reduced spending, remittances, avoiding luxury items, and leasing land. These findings suggest policy interventions and strategies to achieve no poverty through the provision of affordable credit and transportation facilities for rural families.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».