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Enregistrement W3083262068 · doi:10.31521/modecon.v21(2020)-35

External Labor Emigration from Ukraine: Causes, Scale, Consequences

2020· article· en· W3083262068 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueModern Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor Market and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmigrationUkrainianHuman migrationScale (ratio)Labor relationsPolitical sciencePopulationEconomicsGeographyLabour economicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction.International labor migration is a process that affects most countries in the world; it is constantly in the spotlight of scientists, international organizations, governments and is regulated at the national, regional, and international levels.In the process of development and transformation of the country, migration affects public life and plays an important role in the development of socio-economic relations, which affects political development.Migration processes are reflected in migration policy, which has its own characteristics in each country.Purpose.The purpose of the paper is to determine the causes and assess the scale of external labor migration from Ukraine and to find ways to reduce it based on the experience of leading countries.To achieve this goal, the following tasks of the investigation were set: (i) to explore the essence of external labor migration as part of global migration processes; (ii) to identify the reasons of external labor migration from Ukraine; (iii) to analyze the socio-economic impact of external labor migration on the economy of Ukraine; (iv) to assess the scale of labor migration from Ukraine to the world economy; (v) to develop a short-term forecast for the development of external labor migration from Ukraine; (vi) to suggest ways to reduce the volume of external labor emigration from Ukraine based on the experience of leading countries of the world.Results.The information base of the paper was formed using works of Ukrainian and foreign scientists on different aspects of external labor emigration, statistics of official websites of domestic and foreign departments of statistics, laws, and regulations, information, and analytical collections.The article summarizes the reasons for external labor migration from donor and recipient countries.The main reasons for labor migration from donor countries are high population density, mass unemployment, low living standards, etc.; from the recipient countries the need for additional labor force of both high and lowskilled workers and the ability to offer more favorable working conditions.The dynamics of the number of Ukrainian labor migrants in 2006-2019 is studied.It could be seen the positive trend.The geographical structure of countries of employment of Ukrainians (Germany, Poland and Italy are dominant) and sectors of employment (jobs according to the diploma, housework and construction jobs are dominant) is presented based on the study of reports of the International Organization for Migration (IOM) Mission in Ukraine.A short-term forecast of the number of labor migrants from Ukraine for the period of 2021-2025 has been developed.It is established that during the investigated period there will be a rapid increase in the volume of external labor migration from Ukraine.Conclusions.Nowadays Ukraine needs a reduction in external labor migration because of labor shortages within the country.To decline the amount of migrants Ukrainian government can use the positive experience of other countries of the world (USA, Canada, Australia, New Zealand, as well as UAE, Qatar, Saudi Arabia, etc.).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,175 · 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