Targeting Social Assistance Beneficiaries Using Machine Learning: A Poverty Probability-Based Approach Ciblage des bénéficiaires de l'aide sociale par l'apprentissage automatique: Une approche fondée sur la probabilité de pauvreté

Chaymae Sahraoui, Tarek Zari

Open source

DOI
10.5281/zenodo.17074353
Published
2025-09
Container
International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
Publisher
Not recorded
Open access
yes

Credibility signals

limited evidence Score 45/100 under policy 1.0.0. This is a metadata assessment, not a judgment of the paper's conclusions.

Show all credibility signals

Cite this work

BibTeX

@article{allodium:10.5281/zenodo.17074353,
  title = {Targeting Social Assistance Beneficiaries Using Machine Learning: A Poverty Probability-Based Approach Ciblage des bénéficiaires de l'aide sociale par l'apprentissage automatique: Une approche fondée sur la probabilité de pauvreté},
  author = {Chaymae Sahraoui and Tarek Zari},
  year = {2025},
  journal = {International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics},
  doi = {10.5281/zenodo.17074353},
  url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.17074353}
}

RIS

TY  - JOUR
TI  - Targeting Social Assistance Beneficiaries Using Machine Learning: A Poverty Probability-Based Approach Ciblage des bénéficiaires de l'aide sociale par l'apprentissage automatique: Une approche fondée sur la probabilité de pauvreté
AU  - Chaymae Sahraoui
AU  - Tarek Zari
PY  - 2025
JO  - International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics
DO  - 10.5281/zenodo.17074353
UR  - https://doi.org/10.5281/zenodo.17074353
ER  - 

APA

Sahraoui, C., & Zari, T. (2025). Targeting Social Assistance Beneficiaries Using Machine Learning: A Poverty Probability-Based Approach Ciblage des bénéficiaires de l'aide sociale par l'apprentissage automatique: Une approche fondée sur la probabilité de pauvreté. International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics. https://doi.org/10.5281/zenodo.17074353

Source records