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Enregistrement W2089890292 · doi:10.1142/s1084946713500283

UNORGANIZED SECTOR IN INDIA: EMPLOYMENT ELASTICITY AND WAGE-PRODUCTIVITY NEXUS

2013· article· en· W2089890292 sur OpenAlexfundno aff
Arup Mitra, Aviral Pandey

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Entrepreneurship · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésLivelihoodWageLabour economicsNexus (standard)ProductivityInformal sectorEconomicsBusinessSecondary sector of the economyTertiary sector of the economyEconomic growthEconomyAgricultureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In India the formal, or organized, sector is not able to generate employment opportunities for the unskilled or semi-skilled workers on a large scale, forcing them to get residually absorbed in the unorganized sector. At the same time, the unorganized sector is believed to have work consignments from the organized sector and this ancillarization process is contributing to employment creation. In the backdrop of these views the present study, using the unit level data of the National Sample Survey (NSS, 2010-11), makes an attempt to estimate the employment elasticity and wage-productivity nexus in the unorganized sector. Although the employment function estimated in the paper suggests employment can be raised through wage reduction, it can affect the wellbeing of the workers because the wage rate in the unorganized sector is already very low. Further, subcontracting or ancillarization does not seem to be contributing to employment generation in unorganized manufacturing or trade related activities. However, in the services sector it shows a positive impact. The equation representing determinants of wages shows units with assets are better-off compared to those that do not have them. This has an important policy implication, suggesting that through asset creation, government may bring in improvements in livelihood of the unorganized sector enterprises.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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