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Enregistrement W2606345845 · doi:10.5539/ijef.v9n4p95

Crude Oil and the Libyan Economy

2017· article· en· W2606345845 sur OpenAlexvenueno aff
Abdulrazag Mohamed Etelawi, Keith A. Blatner, Jill J. McCluskey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticollinearityEconomicsGross domestic productEconometricsStatisticConsumption (sociology)Inflation (cosmology)EconomyVariance inflation factorLinear regressionMathematicsStatisticsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil is the primary source of income in the Libyan economy; hence, it is important to more fully understand the economic factors associated with this sector of the economy. We applied a recent growth theory model to develop a better understanding of the relationship among capital, labor, domestic consumption of oil, oil exports and gross domestic product (GDP) in the Libyan economy. A log linear model was estimated using annual data for the period 1980 to 2012. All of the coefficients were significant at the 0.05 level except the log of labor, which was significant at the 0.0613 level. The signs associated with the variables were consistent with economic theory. The adjusted R square was 0.912 indicating that approximately 91 percent of variation in GDP was explained by the independent variables. There was only limited multicollinearity in the model as all Variance Inflation Factors (VIF) values were less than 10. Breusch Pagan and Anderson-Darling test results indicated a constant variance and that the errors were normally distributed, respectively. Similarly, the Durbin-Watson statistic indicated an absence of autocorrelation at the 0.05 level. The resulting elasticities were positive and strongly inelastic, indicating that large changes in each of the variables would be required to dramatically increase GDP. Nevertheless, it is clear that oil will continue to play a leading future economic growth and development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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