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Enregistrement W1591662923

Welfare Facilities for better Industrial Relations – An empirical study of Indian Jute Industry in Post Liberalisation

2013· article· en· W1591662923 sur OpenAlexaff
P. Suseela Rani, P. Srinivas Subba Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of comtemporary research in management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberalizationProductivityWelfareHappinessStatutory lawBusinessPopulationEconomic growthLabour economicsEconomicsMarket economyLawPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Provision of welfare amenities enables the workers to live a richer and more quality life and thereby contributes to their efficiency and productivity. It helps to maintain industrial peace. Increased productivity of an industrial undertaking, indisputably, results from mental happiness of  employees.Mental happiness of an employee in turn is a function of welfare facilities provided by the employer. Welfare facilities make the life of the employee comfortable and happy. The labour welfare covers a broad field and connotes a state of well-being, happiness, satisfaction, conservation and development of human resources. The Jute Industry, which is one of the oldest traditional industry providing employment opportunities to huge number of population particularly unskilled and semiskilled. Earlier studies revealed that there were lot of strikes and lockouts taken place in Jute Industry. This is one of the traditional industries which lost huge number of manly hours, loss of productivity due to poor industrial relations. So, the researcher studied the impact of liberalization on industrial relations in Jute Industry in post liberalization particularly relating to implementation of Welfare facilities in North Coastal Andhra Pradesh. The author collected the opinions from the sample respondents through a structured questionnaire and analyzed the same with the help of five point Likert scale and weighted average method. It reveals that in post liberalization employers implement the statutory and some of the non-statutory facilities like restrooms, lunchrooms, hygienic canteen facility, first-aid boxes, ambulance facility, etc. which lead to the more employee welfare.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,135 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
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Résumé présentoui

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