Innovation development and migration: panel data approach
Notice bibliographique
Résumé
The intellectual capital is a catalysator of the country’s economic growth. The developed countries try to develop attractive conditions for highly qualified migrants to diffuse the knowledge and innovations. The authors provided the bibliometric analysis of the papers, which focused on the analysis of the migrant issues was done. For the bibliometric analysis, the metadata of 2 500 papers was selected from Scopus. The results showed that the numbers of Scopus documents on the allocated theme have increased for 2015 year. The most powerful investigations were provided by scientists from the USA, Canada, France, United Kingdom. The bibliometric analysis findings confirmed that the scientists allocated a vast range of the determinants that could stimulate or restrict the migrants in the country. Thus, the governance efficiency had the mediation role between the migration and innovation development of the country. In this case, the paper aims to check the hypothesis that the increasing (decreasing) level of country innovation development and government efficiency from year t − 1 to year t positively (negatively) affects net migration in year t + 1. The panel data for 2011-2018 was generated from IndexMundi, EU Data Portal, WorldBank. The object of the investigation was Bulgaria, Croatia, Lithuania, Latvia, Poland, Romania. The dependent variables – net migration rate, the independent variables – World Government Indicators: Control of Corruption, Government Effectiveness, Political Stability, Rule of Law, Regulatory Quality, Voice and Accountability (for assessment of government efficiency), Innovation Index (for assessment of country's innovation development). In the paper, to check the hypothesis, the authors used the Fully Modified Ordinary Least Square for homogeneous and heterogeneous models. The findings confirmed that innovation development and governance efficiency (Political Stability and Absence of Violence/Terrorism, Regulatory Quality, Voice and Accountability) had a statistically significant impact on the migration rate. The findings could be used to identify the strategic goals of innovation development to overcome the demographic issues and support the migration of the high qualified workforces.
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 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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».