Assessing welfare in developing countries before, during, and after Covid-19 using actual household data:he case of Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
In this study we utilise data from two household budget surveys conducted in Mozambique in 2019/20 and in 2022. Our aim is to assess the differentiated impact of Covid-19 on household welfare in this period. To establish a baseline, we use data from the first quarter of the 2019/20 survey, which was unaffected by the pandemic. Considering the varying exposure to Covid-19, we also investigate the distinct dynamics that unfolded across different regions and areas within the country. Employing an inverse probability weighted regression adjustment approach, we compare welfare metrics during different pandemic phases. Our findings reveal that, at national level, consumption levels and poverty rates worsened during the Covid-19 pandemic compared to the pre-Covid-19 period, partially recovering at the end of the pandemic. However, the national dynamics hide strongly diverging trends between, on the one hand, rural areas and the northern region, where consumption and poverty improved in 2022, even with respect to pre-Covid-19, and, on the other hand, urban areas and the southern region, where consumption and poverty were strongly affected during the initial phases of the pandemic but did not recover by 2022, instead worsening after the final and most challenging stages of Covid-19. Remarkably, Mozambique stands out as possibly the only developing country in sub-Saharan Africa with genuine, in-person survey data spanning the entire duration of the pandemic, including the pre- and post-pandemic phases. Our analysis contributes valuable insights into the short- and medium-term welfare implications of Covid-19 in a low-income context. Given the government’s limited fiscal capacity to mitigate pandemic-related negative effects and the country’s underdeveloped social protection policies, we emphasise the critical need for Mozambique to create stronger response mechanisms to temporary and geographically diversified shocks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».