DETERMINANTS OF INTERNATIONAL MIGRATION: AN APPLIED STUDY ON SELECTED ARAB COUNTRIES (1995-2017)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to analyze the pull and push factors as determination of international migration from selected Arab countries (Algeria, Egypt, Iraq, Jordan, Lebanon, Libya, Mauritania, Morocco, Sudan, Syria, Tunisia, Yemen) to western countries (Canada, France, Germany, Britain, USA), using Unbalanced Panel Data For the period of (1995-2017). The study aimed at developing an extended gravity model to investigate economic and non-economic determinants of international immigration using negative binomial regression; this is considered as the most appropriate to estimate the relationship between the number of immigrants as a dependent variable and other explanatory variables in this study. The dependent variable is an example of a count data, which takes positive integers numbers. After examining the hypotheses of the study, the results showed that the economic factor represented by per capita income in the receiving country is the strongest attraction for migrants from Arab countries. In aWddition to the presence of former immigrants from the same immigrant country in the receiving State, the study also found an increase in the number of immigrants from Arab countries since 2011. In contrast, distance between countries and poverty in the Arab countries are the main obstacles to international migration. Keywords: International Migration, Arab Countries, Negative Binomial, Gravity Model JEL Classification: J61 DOI: https://doi.org/10.32479/ijefi.9106
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle