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Enregistrement W4361975091 · doi:10.55365/1923.x2023.21.33

The Impact of Education in Economy. The Case of Albania

2023· article· en· W4361975091 sur OpenAlexvenueno aff
Alba Ramallari, Entela Velaj

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEconomic Growth and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryEmigrationProduction (economics)EconomicsPopulationEconomic growthDevelopment economicsLabour economicsDemographic economicsMarket economyPolitical scienceSociologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an economist and researcher of macroeconomic models for economic growth, we give importance to labor efficiency to increase the level of production. Efficiency is directly related to education, qualification, specialization, etc. We give importance to the educational part, as we also connect it with the salary and the advantages that education gives to a country as a public good. Being a country in transition makes us appreciate it more and as individuals we invest in it, but generation after generation have tried to get an education and leave the country. This is the reason that education in our country gives the expected results. However, education is also related to the culture received from generation to generation. The purpose of this study is to discover the relationship between the education of the population and the economic growth of the country. The result of the study was surprising. Education in Albania does not make a positive contribution to economic growth. On the contrary, it gives a negative impact. Albania is facing an increasing emigration of educated and professional individuals. This has a negative impact on economic growth as the country has spent on their education while the host country benefits from the contribution.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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