Modeling the Determinants of Out-of-School Children in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that different socioeconomic, household sizes, school levels, and cultural factors are highly related to the problem of out-of-school children. The main objective of this study is to quantify the determinants of out-of-school children in Pakistan. For this study, the data are used from the Pakistan Social and Living Standards Measurement (PSLM) survey, collected for the year 2015–16. The children aged 6–16 years who are in or out of school are considered as a unit of the analysis. Unlike the previous studies that generally provide a theoretical framework or empirical investigation based on simple econometric models, this work used fixed and random effect models capable of accounting for the hierarchical structure present in the data. To assess the results’ reliability, the models’ predictive ability has also been tested and found satisfactory. The results reveal many important aspects of the current problem regarding disparities between gender, provinces, regions, and other variables used in the analysis. For example, parental education is highly significant and has a negative impact on out-of-school children at the province and region level for both boys and girls. In addition, income levels, child labor, household size, and residency are highly influential on the problem of out-of-school children. Therefore, the government should prioritize female education, especially in rural areas. The provision of monetary incentives and enforcement of a strict ban on child labor can reduce the problem under study.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».