Estimación de la línea vulnerabilidad económica a la pobreza monetaria
Bibliographic record
Abstract
El informe tiene como objetivo dar a conocer el proceso metodológico utilizado para la estimación de la Línea de Vulnerabilidad Económica a la pobreza monetaria en el Perú a nivel nacional. Con esta línea estimada se procedió a estimar la incidencia de la vulnerabilidad a nivel nacional, incluyendo estimaciones hasta niveles geográficos provinciales. Para ello se realizó una actualización y ampliación del documento de trabajo “La vulnerabilidad de los Hogares a la Pobreza en el Perú 2004-2014” (Herrera y Cozzubo, 2016). El cual describe los procesos utilizados en la aplicación de la metodología para la construcción de la línea de vulnerabilidad complementaria a la línea de pobreza monetaria, lo cual permitió distinguir a la población en cuatro categorías: pobres extremos, pobres, no pobres vulnerables y no pobres no vulnerables. Para el desarrollo de la metodología se utilizó principalmente información de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) en su versión panel y transversal. En la data panel, se estimó un modelo logístico que permitió estimar la probabilidad de aquellos hogares no pobres que caen en pobreza en un periodo siguiente; en la data transversal se estima la Línea de vulnerabilidad y en las datas anuales anteriores o posteriores se estima la incidencia de la vulnerabilidad. Los resultados obtenidos son robustos y validados mediante test estadísticos y análisis de sensibilidad, mientras que, para la estimación a nivel provincial se utilizó el gasto estimado del Censo 2017.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".