Effects of Migration on Economic Growth: Panel Data Analysis On Selected Countries
Bibliographic record
Abstract
Göç, son yıllarda sık sık tartışılan konulardan biridir. Bu nedenle bu çalışmanın amacı seçilmiş ülkelerde göçün ekonomik büyüme üzerindeki etkisini ortaya koymaktır. Çalışmada göç ve ekonomik büyüme ile ilgili ampirik literatür incelenerek farklı ülkeler üzerinden örnekler verilmektedir. Göçün seçilmiş ülkelerin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri, 2006–2017 dönemine ait verilerle tahmin edilmektedir. Ülke seçiminde 2011 yılından itibaren en fazla Suriyeli mülteci alan ülkeler kriteri dikkate alınmıştır. Bu kapsamda analizde Türkiye, Lübnan, Ürdün, Almanya, Irak, Mısır, İsveç, Avusturya, Amerika ve Kanada’ya ait veriler kullanılmıştır. Çalışmamızın sonucunda ülkeye gelen mültecilerin ekonomik büyümeye katkısının pozitif ve istatistiksel açıdan anlamlı olduğu belirlenmiştir. Ülkeye gelen mülteci sayısında %1 oranında artış ekonomik büyüme oranında %0.01’lik artışa sebep olmaktadır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".