MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2997138426 · doi:10.5539/ibr.v13n1p247

Assessing a Causal Relationship Between Foreign Direct Investment and Human Capital: The Case of the Netherlands

2019· article· en· W2997138426 sur OpenAlexvenueno aff
Jovanka Pinas, Sun Wei, Tetelesti Oppong-Baah, Elina Kim, Mabel Addai, Isaac Kofi Owusu, Edward Gyamfi, Deborah Ofosu, Adjoa Afedua Nsaful, Emmanuel Nketiah, Mavis Adjei, Abigail Afi Asamoah Asiamah, Frederick Adjei Boateng, Christiana Twi-Brempong, Samuel Koranteng Fianko, Kweku Kyei Gyamerah

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentHuman capitalCapital Consumption AllowanceEconomicsInternational economicsMonetary economicsBusinessCapital formationFinancial capitalMacroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foreign direct investment is seen by many countries as an important source of capital. The flow of foreign direct investment in the world has been increasing over the past couple of years and many countries have adopted various institutional policies with the hope of attracting more foreign direct investment. Besides capital, these countries also get to benefit from the other advantages that these investments bring with them, such as the newest technology and managerial skills. FDI, besides boosting capital formation, also increases the quality of capital stock. Countries can only reap all the benefits of foreign direct investment if they have a sufficient amount of human capital. Human capital is seen by many researchers as one of the most important determinants of FDI. With the world becoming more knowledge-based and globalized the importance of human capital became very significant not only to individuals, but also to countries in their competitive advantages. The purpose of this research is to find out what the relationship is between foreign direct investment and human capital in the Netherlands. The Netherlands is a small country in Europe which has been a global leader in the inflow and outflow of FDI the past couple of years. This study uses the Augmented Dickey-Fuller test and the Johansen cointegration test to determine whether or not there is a causal relationship between the variable’s foreign direct investment and secondary school enrollment, which is used as a proxy for human capital. The study observed that there is no causal relationship between foreign direct investment and human capital in the Netherlands. The inflow of human capital into the Netherlands is determined by other factors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
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 savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207