The Relationship Between Net Migration and Selected Macroeconomic Variables: A VAR Model for Canada
Notice bibliographique
Résumé
Throughout human history, in addition to forced migration due to reasons such as disasters, wars and internal turmoil, it has been observed that economic reasons such as employment, unemployment, education, income, poverty etc. have also had an effect on migration, and that the social and economic structure of the countries has an effect on migration, as well as many effects on the countries from which migration occurs and the countries that receive migration. For this reason, the phenomenon of migration has been at the center of many studies as it affects the changes in the economic, political and social structures of countries. When the migration literature is examined, it is seen that economic factors such as inflation, employment and income, as well as the attitudes, behaviors and policies of the administration and society of the country accepting the immigrant, are effective in immigrants' preference for that country. This study examines the economic factors that cause immigration to Canada, a country that attracts attention with its multicultural structure and receives frequent and large amounts of immigration. In the study, the relationship between net immigration and economic growth, inflation and unemployment was evaluated using time series analysis for the research period 1998-2022. The findings obtained as a result of the analysis show that macroeconomic variables, especially unemployment, are effective on migration. Keywords: Migration, Macroeconomic Indicators, Time Series Analysis, Vector Auto Regression, Canada.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».