La mesure de la pauvreté : vue d’ensemble et méthodologie avec illustration dans le cas du Ghana
Bibliographic record
Abstract
Durant les années quatre-vingt, la plupart des pays en développement ont connu de graves chocs macroéconomiques qui ont provoqué l’adoption de programmes de stabilisation et d’ajustement structurel. Suite au débat public sur les effets néfastes de ces programmes, les 15 dernières années ont vu naître de nombreuses études sur la pauvreté effectuées à l’aide de banques de données microéconomiques, particulièrement des enquêtes auprès des ménages. Cet article fait un survol des principaux concepts liés à la quantification de la pauvreté, en particulier quant au choix de la mesure de bien-être au niveau des individus, à la détermination du seuil de pauvreté et à la mesure de la pauvreté. Après cette présentation des différents outils d’analyse, ils sont par la suite appliqués à une série d’enquêtes auprès des ménages ghanéens.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".