Sustainability and Productivity Indicators with Sensitivity Truth Table for Unskilled Thai Labour Reverse Migration
Notice bibliographique
Résumé
Thailand, a developing country, had labours migrating from the agriculture into the industrial due to higher pay in the past. However the economic force has made the government policy to focus on creativity and developing technology towards automatic production. Unskilled Thai labours are facing a big challenge after retirement, which is called reverse migration. This is a rapidly increasing trend in the near future. The resolving of reverse migration problem can be done by developing unskilled Thai labour through the knowledge management concept. The workplace learning is in coordination with the sufficiency economy philosophy. The key development is for unskilled labours to attend the sufficient knowledge worker activities and become knowledge workers who have self-immunity is known as a “Sufficient knowledge worker”. Due to the evaluation of sufficient knowledge worker as social science being complex, the researcher has to indicate that the assessment of sufficient knowledge worker can be achieved by validating the result of the two major dimensions. The research was conducted in an industrial zone in Lamphun, Thailand. Data collection was collected from 32 samples. The result of knowledge and learning dimension was made in transcript from an in-depth interview using Bloom’s taxonomy. Upon completing the study, the results had been analysed by using the sufficient knowledge workers truth table that relies on the sensitivity truth table concept. The results of the sufficient knowledge workers truth table have sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value and a research methodology effectiveness of 92.86%, 0%, 0.96, 0.00 and 89.66% respectively. The outcome represents the improvement of sample group in both high level dimensions. Accordingly, they can manage their financial concern with saving and have their own reverse migration plan. Therefore, the idea enables the workers to have confident in their security in the working life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».