The Estimation of Losses of the Russian Economy from Population Migration to Developed Countries in 2000–2017
Notice bibliographique
Résumé
The problem of emigration of Russian citizens to other countries remained quite acute during 2000-2017. This poses a threat to national security, as there are many economically active young people with a high level of education among the emigrants. Therefore, it is required a comprehensive study of these processes and the creation of conditions for the preservation of human capital in Russia. The authors developed a methodology for assessing the losses of the Russian economy in value terms as a result of emigration of citizens abroad. It is based on the determination of the “cost” of human life and the individualization of this indicator in accordance with the level of economic development of the host country and with the subjective factors of the emigrant, as well as in specifying the number of citizens who left the Russian Federation in accordance with the official data of foreign migration services. As a result of the calculations, it was determined that the losses of the Russian economy from this phenomenon for the period 2000-2017 amounted to more than 545.85 billion USD. Such a situation is unacceptable in the conditions of the country’s unfolding competition with other states for the positions of leaders in the new industrial revolution. It is necessary to carry out systematic work to reduce the scale of outgoing flows of international labour migration from Russia.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».