Responses in child health to concerted reconstruction efforts in the aftermath of the 2016 earthquake in Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the short-term impact of recovery in the aftermath of a natural disaster on a set of child health outcomes. We analyze the impacts of a major earthquake with a magnitude of 7.8 that occurred on the coast of Ecuador on April 16, 2016. As damage was geographically concentrated, affected infrastructure and individuals could be readily identified. We implement a quasi-experimental difference-in-difference (DiD) strategy with geo-referenced data to compare affected and non-affected children, which is complemented by the event study approach, inverse probability weighting, placebo tests, and a synthetic DiD, which together provide a robust empirical framework identifying that the quick and large response of the government compensated for the earthquake-induced destruction. Affected children aged 0-5 years show similar levels of nutrition (weight-, height-, and BMI-for-age) and anemia as non-affected children. There is even some indication from the heterogeneity analyses (birth cohorts) that weight-for-age might have improved after the disaster and in response to the concerted reconstruction. We present exploratory evidence suggesting that the reconstruction activities led to infrastructure improvements, that nutritional programs continued their operations, and mothers in affected areas engaged more in breastfeeding. All three channels are likely to contribute to the stable child health environment in earthquake-affected areas relative to the non-affected areas, suggesting that mitigation of negative health consequences for the weakest members of society, i.e., the children, is possible in the aftermath of a natural disaster if appropriate activities and policies are put in place.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».