Caterina Ruggeri Laderchi Catching Two Birds with the Same Stone? The Effectiveness of Food Transfers on Nutrition and Monetary PovertyKilling two birds with the same stone? The effectiveness of food transfers on nutrition and monetary poverty.
Notice bibliographique
Résumé
Food transfers, reaching about 40 % of Peruvian households and providing about a quarter of household income to their beneficiaries, represent a central element in Peru’s strategy to fight extreme poverty. In this paper we analyse the effectiveness of these transfers in alleviating both non-monetary (i.e. nutritional) and monetary dimensions of poverty. After reviewing the main theoretical arguments discussed in the literature on the effectiveness of food transfers, as well as the salient characteristics of the Peruvian system, we proceed to our empirical analysis. When investigating the performance of transfers in reaching the most deprived in terms of income and nutrition, we find that the overall impact of the transfers is progressive in both cases, though not much of the benefit is captured by the poor. The circumstance that income is not a significant determinant of the amount received, and that less benefits are received in rural areas, are put forward as explanations for this finding. When considering the impact of food transfers on nutrition, we find that they increase household access to food, but that their impact on child malnutrition is not statistically different from the effect of other income sources. When considering the impact of the transfers on monetary poverty, we find that their direct impact is enhanced by the incentives they provide to increased work effort. Overall our results suggest that the pursuit of different poverty reduction objectives can result in mutually reinforcing outcomes, though much could be done to enhance the nutritional impact of food transfers in Peru.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».