Social Environment Determinants of Life Expectancy in Developing Countries: A Panel Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
<p>Despite remarkable improvements in health over the past 50 years, there still remain a great number of health challenges around the world. This study examined the relationship between life expectancy rate (as a proxy for health status) with health expenditure, gross domestic product, education index, improved water coverage, and improved sanitation facilities in 108 selected developing countries using annual panel data within the period of 2006–2010. The empirical results from using the panel data approach showed a positive relationship between life expectancy rate and all of those explanatory variables. The relationship between life expectancy with education index and gross domestic product were significant at 1% and 5% significance levels, respectively. Furthermore, the causality finding showed that there is no short-run causality between life expectancy and its determinants. There is a unidirectional causality running from the independent variables of health expenditure, education index, improved water, and improved sanitation to life expectancy at birth. On the other hand, bidirectional causality exists between life expectancy and income in the long-run by employing VECM test. These independent variables can be considered as important determinants for investment in health status in the long-run. This study could be used as a guideline and may be significant for future researchers and policy makers who aim to improve the life expectancy in developing countries.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».