Asset Poverty and Material Hardship in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Decades of research and experience with anti-poverty programs around the world have revealed that there is more to poverty than simply maintaining a certain income level. However, until recently, poverty analysis in Korea has been mostly based on income. This study examines the multidimensional living conditions of the poor and its causes in Korea by testing the association between the material hardship and asset and income poverty. Material hardship is a direct poverty measure to identify the poor as those whose actual consumption fails to meet the basic needs. The main purpose of this study is to contribute to our understanding of the living conditions of the poor and the causes of material hardship including food, housing, utilities, and health hardship. Using the binary logistic regression analysis, this study found that households who were poor only in assets (and not income) were more likely than households who were income poor but not asset poor to experience all types of material hardship except for food. This finding suggests that the asset poor are more vulnerable to material hardship than is estimated by the income poverty measure. We describe how future research needs to expand hardship measures to encompass various living conditions in relation to the current Korean social context. This study implies that policy responses to poverty could be improved to the extent they consider the type and amount of a household’s available economic resources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».