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Enregistrement W3015187674 · doi:10.5539/ijef.v12n4p106

Leaving Country for Living: Household Level Welfare Assessment from the Destination Preference Lens in Bangladesh

2020· article· en· W3015187674 sur OpenAlexvenueno aff
Mashrura Kabir Shaeba, Fariha Farjana, Subrata Datta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareMultinomial logistic regressionPreferenceDemographic economicsIndex (typography)EconomicsHousehold incomeOrdered logitImmigrationOrdinary least squaresSurvey data collectionSocioeconomicsGeographyEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2020
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