MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1572019664 · doi:10.5539/res.v7n11p115

Exploring the Relationship between Economic Growth and Employment in the Czech Republic and Belgium

2015· article· en· W1572019664 sur OpenAlexvenueno aff
Mansoor Maitah, Daniel Toth, Elena Kuzmenko

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueUnemployment and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechPer capitaEconomicsSubsidyAutoregressive integrated moving averagePopulationMacroeconomicsReal gross domestic productDemographic economicsDevelopment economicsEconomic growthTime seriesSociologyMarket economyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper addresses the issue of employment policy development and implementation in the selected European countries with a similar economic structure and population, namely the Czech Republic and Belgium. The existing approaches used by Ministries of Labour and Social Affairs are based either on drawing subsidies from EU structural funds within the frameworks of various Operational Programmes or direct job creation that is realized as a consequence of GDP growth. The retrospective observation of the development of such macroeconomic indicators as GDP per capita and employment rate in Belgium reminded us the Okun’s law. This encouraged us to verify the inverted version of the latter and conduct a time series analysis with the use of ARIMA model. The conducted calculations revealed the existence of determined relationship between GDP per capita and employment rate, namely with GDP per capita increase by 2% corresponds to an increase in employment by 1%. This relationship applies vice versa as well. The obtained result may be considered as an extension of the classical Okun’s law theoretical framework. The main aim was to explore these relationships and on the basis of comparative analysis between macroeconomic indicators in the Czech Republic and Belgium to suggest recommendations aimed at development of employment policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,440
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,128 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of European StudiesMême sujetUnemployment and Economic GrowthTravaux en français237 207