Leaving Country for Living: Household Level Welfare Assessment from the Destination Preference Lens in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Down memory lane of the economy of Bangladesh, international migration has been a pillar to the economy. Firstly, the study deals with the factors affecting destination preference of the migrant-sending household and then it tries to screne out the impact of international migration on the household welfare from the lens of diversified destination preferences. Considering sample size of 3782 household, the study conducted the entire research with the secondary data of Household Income and Expenditure Survey Bangladesh, 2016. Sorting the migrated countries among seven regions, Multinomial Logistic Regression has been used to find out the determinants behind migrants’ destination preferences. Additionally, to measure the household welfare based on migrant’s destination preference, the Ordinary Least Squares regression model and Quantile regression model have been used. Therefore, the result exhibits that migrant characteristic like age, gender, years of schooling, and household characteristics like heads’ age, sex, schooling year, region, and earning status plays a significant role in deciding the migration destination. It is also evident that economic and subjective welfare varies among the households for sending migrants in different regions. Total expenditure and wealth index decrease to the households who send migrants to South-East Asia rather than Middle-East. The wealth score is higher for the households who send migrants to Europe, North-America, and Oceania over Middle-East. Subjective welfare index also varies among the household based on choosing migration destination. Therefore, it can be concluded that destination preference affects the economic and subjective welfare of the household.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».