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Enregistrement W2102262886 · doi:10.5539/ass.v8n7p157

Women in BPO Sector in India: A Study of Individual Aspirations and Environmental Challenges

2012· article· en· W2102262886 sur OpenAlexvenueno aff
Dipa Dube, Indrajit Dube, Bhagwan R. Gawali, Subechhya Haldar

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryWorkforceService (business)Index (typography)BusinessWork (physics)Tertiary sector of the economyWest bengalDemographic economicsLabour economicsSocioeconomicsEconomic growthMarketingEconomicsPolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper is based on the key findings of an empirical study conducted on the BPO workforce over a period of one year in Karnataka and West Bengal in India. The objective of the study was to prepare a status report on the service conditions, benefits and hazards of working women in the BPO sector. It also attempted to draw a comparative picture of the situation in the two states vis-à-vis women employees. The study assumed significance in light of the gory incidents of rape, murder, and assault of women employees in states of Karnataka, Maharashtra and others. Women constitute a significant number of the workforce in BPO sector in the country. They are primarily in their mid-twenties and qualified with graduate or post graduate degrees. Employment opportunity and career prospects in BPOs come as an enviable choice for them. Most of the women earn a good package, especially in Bangalore where salary index is higher than Kolkata. After a brief tenure in contractual service, the employees are inducted into the permanent service of the company with diverse benefits ranging from gratuity, bonus, provident fund, allowances, insurance and others. However, it has been found that thin strains of discontentment creep in over time on issues such as inadequate salary packages, differential promotional prospects and increments, ambiguous service conditions, irregular and arduous work schedules and lack of facilities in workplace.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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