Women Labor Force Participation and Its Impact on Economic Growth: A Study of Latin America and the Caribbean Region
Notice bibliographique
Résumé
The problem being studied was that women were underrepresented in the labor force throughout Latin America and the Caribbean regions. In addition, although Latin America and the Caribbean regions experienced sound economic growth over the past decade, poverty levels dropped from 30% in 2021 to 28.5% in 2022. Development within low/low-middle income countries such as those within the Latin America and the Caribbean’s region, is more effected because of the reduction of gender inequality. This quantitative study explored how empowering women contributed to addressing and enhancing economic challenges in Latin America and the Caribbean. Additionally, it aimed to identify the relationship between women's empowerment and economic growth, while examining the influence of relevant variables on the economic development of these countries. This study was motivated by identifying a gap in the literature that made this research viable. Study found that there is statically a significant impact of women’ empowerment on economic growth, where an increase of 10 points in the women empowerment index, increases the growth of real GDP per capita by 2 percentage point per year. The data collected covers 29 countries and regions and covered metrics on women empowerment from 1982 – 2019, which spanned approximately 38 years. The study results concluded that women empowerment statistically impact GDP growth in Latin America and the Caribbean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».