Climate shocks, coping responses and gender gap in human development:Policies and practices from canada, new zealand and the european union
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of drought on child health and schooling outcomes and investigates the contemporaneous relationship between these two main building blocks of human capital. We merge childlevel longitudinal data from the Ethiopia Rural Socioeconomic Survey (ERSS) with geo-referenced climate data. Our findings from within-child variation estimators reveal that drought has a detrimental impact on the highest grade completed of female children. We show that the negative effect of drought on a female child's completed years of formal schooling is channelled, albeit not entirely, through ill health. Our result is robust to using recursive bivariate estimation with exclusion restriction to correct for biases associated with the endogeneity of child health due to time-varying heterogeneities. Gender bias in the household explains why the direct and mediated schooling effects of drought are concentrated only on female children. We find that households respond to drought-induced income shocks by decreasing the allocation of resources for the medical treatment of an ill female child. Moreover, households also increase the use of female child labour for non-agricultural activities, which is consistent with a disproportionate increase in school absenteeism of older girls during drought. We discuss how gender-responsive policy design and implementation may help alleviate gender inequality in human development in the face of climate change.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».