La pauvretédes ménages et bien-être individuel au Cameroun, une analyse spatiale et régionale du phénomène
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article nous voulons analyser les dynamiques de pauvreté au niveau régional au Cameroun, en mettant un accent particulier sur les trois régions du Grand-Nord Cameroun, ` a savoir (Adamoua, Nord, et l'extrême-nord). L'utilisation des données issues d'Ecam3 nous a permis de démontrer qu'il existe des disparités importantes entre les régions dans de nom-breux domaines. Dans le secteur de l'´ education les provinces du grand-nord se caractérisent par des taux d'analphabétisation plusélevésplusélevés que dans le reste du pays. une conséquence di-rectes de cetétatcetétat de fait est la forte présence des ménages de la partie septentrionale du Ca-meroun dans le secteur informel. L'approche des capabilités a permis de définir les principauxélémentsà principauxélémentsprincipauxélémentsà analyser, dans notre article. Nous observons que les dépenses des ménages laissent entrevoir une faible contribution des dépenses de santé et d'´ education, aux dépenses totales des ménages sans hospitalisation. L'accentuation des inégalités et les résultats préliminaires issus d'Ecam4 n'incitent cependant pasàpasà penser, que dans les prochaines années un re-tournement de tendances sera observées. Cependant, des pistes de recherche existent, qui permettront de mieux comprendre les dynamiques de pauvreté au Cameroun en général, et dans les trois régions qui forment le grand nord Cameroun..
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".