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Record W7043415613

Solutions to Poverty According to Those Who Live It: Case Study in Manyatta B Informal Settlement, Kisumu, Kenya

2023· dissertation· en· W7043415613 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicUrban and Rural Development Challenges
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsPovertyGovernment (linguistics)PopulationDeveloping country
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

How do residents of informal settlements perceive potential pathways to reduce poverty in their area?Until now, few studies have looked at the views of people living in informal settlements on strategies to reduce poverty.While informal settlements are often targeted for poverty reduction, most examinations of poverty solutions follow a top-down approach, which can create a disconnect with the local realities of people experiencing poverty.This study tries to address these gaps by examining poverty solutions from a bottom-up perspective in the Manyatta B informal settlement in Kisumu, Kenya.The purpose of this case study was (1) to understand how people living in Manyatta B perceive poverty and current development efforts in their area, (2) to document the ideas that residents have on ways to improve the poverty situation in their area, and (3) to investigate the reasons behind the ideas proposed.A total of 32 semi-structured interviews were conducted with residents of the informal settlement between May and July 2022.Findings suggest that respondents mostly define poverty as an inability to meet basic needs, such as food, shelter, clothing and education.Every respondent perceives poverty as a problem in Manyatta B and considers the current poverty reduction efforts as insufficient.Participants believe more efforts should be made, and nearly all stress the responsibility of the government, exposing a disconnect between top-down government policies for poverty reduction and the residents' own priorities for poverty reduction.In addition, many also attribute a responsibility to the community in the fight against poverty.In terms of solutions, employment is seen as the key solution to reduce poverty in Manyatta B. Many residents also perceive business and sensitization on poverty reduction as other avenues, while several respondents identify youth education, empowerment and better governance as potential pathways to improve the poverty situation in their area.Four main issues were raised RésuméComment les résidents des quartiers informels perçoivent-ils les solutions potentielles de réduction de la pauvreté ?Jusqu'à présent, peu d'études se sont penchées sur l'opinion des habitants des quartiers informels sur les stratégies de réduction de la pauvreté.Alors que les quartiers informels sont souvent ciblés pour réduire la pauvreté, la plupart des initiatives de réduction de la pauvreté suivent une approche descendante, ce qui peut créer un décalage avec les réalités locales des personnes en situation de pauvreté.Cette étude tente de combler ces lacunes en examinant les solutions contre la pauvreté avec une approche participative dans le quartier informel de Manyatta B à Kisumu, au Kenya.L'objectif de cette étude de cas était (1) de comprendre comment les habitants de Manyatta B perçoivent la pauvreté et les efforts de développement actuels dans leur quartier, (2) de documenter les idées des résidents sur les moyens d'améliorer la situation de pauvreté dans leur quartier, et (3) d'examiner les raisons derrières les idées proposées.Au total, 32 entrevues semi-structurées ont été menées avec les résidents du quartier informel entre mai et juillet 2022.Les résultats suggèrent que la majorité des répondants définissent la pauvreté comme une incapacité à répondre aux besoins de base, tels que la nourriture, le logement, les vêtements et l'éducation.Chaque personne interrogée perçoit la pauvreté comme un problème à Manyatta B et considère que les efforts actuels de réduction de la pauvreté sont insuffisants.Les participants pensent que davantage d'efforts devraient être faits, et presque tous soulignent la responsabilité du gouvernement, ce qui révèle une rupture entre les politiques gouvernementales pour lutter contre la pauvreté et les priorités des résidents en matière de réduction de la pauvreté.Également, beaucoup attribuent une responsabilité à la communauté dans la lutte contre la pauvreté.Sur le plan des solutions, l'emploi est considéré comme la solution clé pour réduire la pauvreté dans Manyatta B. De nombreux résidents perçoivent également les affaires et la sensibilisation à la réduction de la pauvreté comme d'autres avenues, tandis que plusieurs répondants identifient l'éducation des jeunes, l'autonomisation et une meilleure gouvernance comme des voies potentielles pour améliorer la situation de la pauvreté dans leur quartier.Quatre problèmes principaux ont été soulevés par les participants pour justifier les solutions proposées : le chômage, l'inactivité, la mauvaise gouvernance et le manque de connaissances sur les façons de sortir de la pauvreté.Dans l'ensemble, les résultats montrent que les résidents de Manyatta B interrogés ont une vision multidimensionnelle de la pauvreté, une large compréhension des solutions et une idée v claire des problèmes affectant leur communauté.Il existe une rupture apparente entre les priorités des résidents de Manyatta B et les efforts actuels de réduction de la pauvreté.Les acteurs de développement feraient bien de combler ce fossé avant d'entreprendre toute initiative sérieuse de réduction de la pauvreté.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.047
Threshold uncertainty score0.093

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0290.005
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.338
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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