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Enregistrement W3126864261 · doi:10.5430/bmr.v10n1p18

Picking the Right Arrow for the Target: Modelling the Economic Impact of Remittance on Agribusinesss Entreprenuership and Youth Employment in Sub-Saharan Africa

2021· article· en· W3126864261 sur OpenAlexvenueno aff
Gamel Abdul-Nasser Salifu

Notice bibliographique

RevueBusiness and Management Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemittanceAgribusinessEconomicsEntrepreneurshipContext (archaeology)Economic impact analysisPovertyEmpirical evidenceDevelopment economicsUnemploymentEconomic growthAgricultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of conflictual views on modelling the economic impact of remittances on agribusiness entrepreneurship and economic growth, has been present for a long time in the economic literature, albeit in a somewhat scattered way. This has attracted wide-spread criticism for agribusiness inititaives and its failure to address rural unemployment within the context of youth participation in the global food markets. This paper provides a summary of the global evidence published in the thematic area of international migration-remittance and sustainable development with emphasis on the financialisation impact of remittance on agribusiness entreprenuership and economic growth. The paper selectively reviews over 100 documented cases that offer insights into the methodological approaches for empirical modelling of remittance studies around the world. The paper bridges different stands of literature in economic and business management sciences and exemplifies the new complementaries between remittance, agribusiness and supply chain developments. Much as the paper advances no particular theory for modelling the economic impact of remittances on agribusiness entreprenuership and growth, it clearly offers insights into picking the appropriate methodological approaches for empirical estimation of the net effects of remittances on agribusiness entrepreneurship and rural youth employment in Africa, Asia and Latin America. The paper pinpoints ample evidence and brings a case for use of randomized experimentation approaches in Sub-Saharan Africa prone to the vagaries of weather- shocks and climate change. The paper further elaborates the nexus between remittance and contemporary development themes of poverty reduction and inequality, investment and savings, labour supply participation and economic growth. The experimental evidence reported around the globe showed that remittances have positive effects on poverty reduction but negative ramifications for labour supply, education, and economic growth. The analysis made a startling discovery which demonstrated that although, remittances reduced labour supply participation in developing economies; it significantly increased consumption of luxury goods in migrant households and made no positive contribution whatsoever to economic growth. This sorepoint courts new attention on resolution of the dilemma of remittance on economic welfare and advances an immediate redress of the emerging crises of methodological misuse in Development economics. Specifically the paper finds penalties with choice of methodological approaches for modelling the economic impacts of remitance on agribusiness entrepreneurship and economic welfare and advocated the inculcation of political economy perspectives in order to intergrate the multidimensionality of the complicated linkages of remittance to agribusiness entrepreneurship, rural youth employment and sustainable economic growth.

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 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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
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