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Enregistrement W2978888101

الآثار الإقتصادیة لهجرة العمالة المصریة إلى الخارج [The Economic Impacts for the Egyptian Labor Emigration]

2003· article· ar· W2978888101 sur OpenAlexaboutno aff
Emad Abd Elmessih Shehata

Notice bibliographique

RevueMPRA Paper · 2003
Typearticle
Languear
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationHeteroscedasticityEconomicsWageQuantile regressionUnemploymentEconometricsPopulationLabour economicsGeographyMacroeconomicsDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Egyptian labor emigration is considered one of the changes, that led to the structural distortions in the domestic labor market in Egypt, the countries gulf were the main source of the Egyptian labor temporal emigration, while the USA, Canada, and Australia were the main source of the permanent emigration from Egypt. After the first gulf war, the Egyptian economy faced labor immigration. The study research problem, handled nature of the changes that occurred in labor market, as a direct results of the national and international economic effects. So the objective of the study is to explore the main features of the Egyptian labor emigration, and the potential impacts of the Egyptian labor immigration. The study used the regression analysis, i.e., maximum likelihood estimation (MLE) for simple regression, and simultaneous equations system by three stage least squares (3SLS), and took with considerations autocorrelation, heteroscedasticity, non normality, and multicollinearity problems, the previous econometric problems were detected by lagrange multiplier tests, and were remedied by using Pagan’s conditional least squares (CLS) of autoregression procedure, Bollerslev’s generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH), robust regression quantile of least absolute deviation (LAD), and Hoerl's Ordinary ridge regression (ORR) respectively. The study discussed the changes and growth in the Egyptian labor market, the results indicated that there was a statistical increasing significance in the population, labor force, employed labor, unemployed labor, and the labor wages, while there was a statistical decreasing significance in unemployment rate and wage of labor during the period subject to analysis. On the other hand the results indicated that there was a statistical significance increasing in the permanent and temporal emigration. Saudi Arabia captured the most Egyptian emigration, also, Libya, Jordan, and Kuwait. In general the whole emigration increased significantly during the period of the study. Features of the Egyptian labor immigration were discussed, i.e., gender, occupation, educational status, job status, age, and the reasons of immigration to Egypt either internal or external reasons, and the potential impacts of immigration, also the positive and negative impacts for emigration from Egypt. Emigration model was estimated by (3SLS) with Newey-West’s generalized method of moments (GMM), the results indicated that, increasing unemployment rate and population led to increase emigration, while increasing the demand for domestic labor and the average annual labor wage have an effect for decreasing emigration. Finally, some recommendation from the study were mentioned, for encouragement emigration, i.e., activating and establishment the international relationships between Egypt and the neighboring countries, a diplomatic effort for emigration stabilization abroad, the search of new labor market in other countries. Also some recommendation with respect to immigration, i.e., simplification investment procedures, encouragement the industries that have an intensive human labor, and activating the training role that agree with the labor market requirements, for developing the human resources

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,019

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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