Interaction effects of mental health disorders and labour productivity on economic growth in Africa
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Notice bibliographique
Résumé
Mental health disorders are major public health problems confronting millions of people globally as well as in Africa. While these disorders can negatively affect the economic productivity of affected persons which can reduce economic growth, to the best of our knowledge, empirical evidence in this regard is sparse, with none emanating from the African continent. This study therefore examines the individual and combined (interaction) effects of mental health disorders and labour productivity on economic growth in Africa. The study uses data comprising 45 African countries over the period, 2002–2019. Prevalence of schizophrenia, depression, dysthymia, bipolar and anxiety are the mental health disorders used while the log difference between the current year's real Gross Domestic Product (GDP) and the past year's real GDP is used to measure economic growth. Labour productivity is measured by the rate of growth in output (GDP) per worker. The system Generalised Method of Moments (GMM) regression is used as the estimation technique. The study finds that, in both the short-and long-run periods, while all the mental health disorders have negative significant effects on economic growth, the effect of labour productivity on economic growth is positive and significant. However, the interactions of each of the mental health disorders with labour productivity are found to have negative significant effects on economic growth in both the short-and long-run periods. There is therefore the need to enhance awareness about mental health disorders as well as access to effective and quality mental healthcare to reduce the associated enormous economic losses. • Mental health disorders are major public health problems affecting millions of people globally as well as in Africa. • This study examines the individual and combined (interaction) effects of mental health disorders and labour productivity on economic growth in 45 African countries. • We find that, the interactions of mental health disorders with labour productivity have negative significant effects on economic growth. • There is the need to enhance awareness about mental health disorders as well as access to effective and quality mental healthcare.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle