Beyond headcount : measures that reflect the breadth and components of child poverty: OPHI working paper no. 45
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new approach to child poverty measurement that reflects the breadth and\ncomponents of child poverty. The Alkire and Foster method presented in this paper seeks to answer the\nquestion ‘who is poor’ by considering the intensity of each child’s poverty. Once children are identified\nas poor, the measures aggregate information on poor children’s deprivations in a way that can be broken\ndown to see where and how children are poor. The resulting measures go beyond the headcount by\ntaking into account the breadth, depth or severity of dimensions of child poverty. The paper illustrates\none way to apply this method to child poverty measurement, using Bangladeshi data from four rounds\nof the Demographic Health Survey covering the period 1997–2007. Results for Bangladesh show that\nthe AF adjusted headcount ratio adds value because it produces a different ranking than the simple\nheadcount, because it also reflects the simultaneous deprivations children experience (intensity). Given\nthis, we argue that child poverty should not be assessed only according to the incidence of poverty but\nalso by the intensity of deprivations that batter poor children’s lives at the same time. The Bangladesh\nexample is used to illustrate how to compute and interpret the child poverty figures, how the final\nmeasure can be broken down by groups and by dimensions in order to analyse child poverty, how to\ninterpret changes over time, and how to undertake robustness checks concerning the poverty cut-off.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».