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Enregistrement W4280599865 · doi:10.31767/su.4(95)2021.04.09

Assessing the Impact of Education Quality on Economic Growth in OECD and CESEE Countries

2022· article· en· W4280599865 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

RevueStatistics of Ukraine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsQuality (philosophy)International economicsDevelopment economicsMacroeconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The retrospective data analysis concerning the level of per capita income evidenced that formation of an educated society created the precondition for the growth of labor productivity and economic growth. According to Gelor – Weil theory, in the 19th century, in Western Europe countries, as well as in the “Western outshoots” (the USA, Canada, Australia and New Zealand), there was a change in the attitude towards family planning, which consisted in preferring fewer well–educated children over a large number of uneducated ones. This made it possible to overcome the "Malthus trap" in these countries and enabled rapid rates of economic growth. Today, the total factor productivity of the United States is taken as a benchmark/frontier against which productivity in other countries is measured.
 The article presents the results of assessing the impact of the quality of education, expressed by the "Skills" indicator of the Global Competitiveness Report, which characterizes the general level of skills of the labor force, as well as the quantity and quality of education in the country, on its total factor productivity. The assessment is based on the economic growth model of Ph. Agion and P. Howitt, which determines economic growth of a certain country by its’ human capital skills, as well as by the distance of such a country to the world technology frontier. The analysis presented in the article includes both OECD countries and CESEE countries, in particular Ukraine. Based on the results, it can be concluded that OECD countries, whose total factor productivities are a minimum 7 per cent above the world technology frontier, reached this – to the great extent – through better education. CESEE countries, whose total factor productivities are at least 59 per cent below the frontier (and Ukraine is among them), should improve the quality of education to get closer to the frontier.
 Further analysis of the factors of education quality showed that government spending on education and quality of public and private institutions play great part in improving education both in CESEE and OECD countries. The proposed approach to assessing the factors of the quality of education can be used for further assessment of the impact of COVID–19 pandemic on the quality of education, as well as to justify the directions of state policy in the field of education aimed at ensuring economic recovery in the post–pandemic period.

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)0,001
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 enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · 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