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Enregistrement W7029052333

Influence of migrant remittances on socio-economic indicators of the country.

2022· dissertation· en· W7029052333 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKTUePubl (Repository of Kaunas University of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration and Labor Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemittanceRest (music)Eu countriesHuman migrationQuarter (Canadian coin)Member statesPhenomenonInvestment (military)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-increasing global migration is an important phenomenon affecting countries' socio-economic performance. The impact of migration on the country's socio-economy depends on the age and education of the people who left the country. The most common consequences of migration are an ageing society, a brain drain and declining activity. Both the migration and their remittances have an impact on the country's socio-economic performance. Migrants send remittances for various reasons, but the most common motive is altruistic. Migrant remittances are seen as a stable, non-declining source of finance for receiving families, even in crisis times. Remittances are also important from a macroeconomic perspective: in a quarter of the world, remittances account for more than 4 % of GDP. The impact of migrant remittances on the country's socio-economic indicators is increasingly being studied due to the lack of information on this topic in the scientific literature. Migrants' growing trust in official remittance channels allows for increasingly accurate results in the new research. The growth of migration is observed in the EU member states and the rest of the world. An increase in remittances in the EU has been observed after the expansion of the EU in 2004. This study aims to examine the impact of remittances on the socio-economic indicators in the countries that joined the EU in 2004. The objective is to study the impact of migrant remittances on the country's socio-economic indicators. The research reveals the problems and presents theoretical solutions to the effects of remittances on socio-economic indicators. The methodology developed is used to assess the impact and evaluate the results of migrant remittances on the country's socio-economic indicators in the EU10. The impact of migrant remittances on the country's socio-economic indicators is mixed in the scientific literature. Researchers say rising remittances boost the country's GDP and reduce poverty, but there is also a contrary view among researchers. This disagreement defines the research problem: what impact do migrant remittances have on a country's economy based on socio-economic indicators? Regression and correlation analyses were performed to explain the effects of remittances. An empirical study of the EU10 countries has shown that migrant remittances positively impact GDP in the short run. Impacts have been identified in Estonia, Cyprus, Latvia, Poland, Lithuania and Slovenia. This result confirms the opinion of most researchers. Different effects of remittances have been identified on the S80/S20 income distribution indicator. Slovakia and Cyprus have seen a narrowing of the S80/S20 income distribution ratio, while in Malta, it has increased. The results of the S80/S20 analysis of income distribution are in line with the different findings in the scientific literature on the impact on income inequality. Both the literature and this study have found positive and negative effects of remittances. The study results show that remittances positively impact employment rate in Poland, i.e. as remittances increase, employment rate increases. This conclusion is not in line with the opinion of scientists about the negative impact of remittances on the country's employment rate.

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 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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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