An Empirical Analysis of the Child Labor in the Carpet Industry of Kashmir: Some Major Findings
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper an attempt has been made to study various facts of child labor. Children have been defined here as those in the age group of 6-14 years, working in their family owned or non-family carpet weaving units. The major focus was (I ) to find socio-educational life pattern of child labor, (ii) to locate factors compelling them to join labor force, (iii) to identify their socio-economic and family background, (iv) to delineate various positive and negative aspects of their working conditions,(v) to find the level of earnings of child and its impact on household income, (vi) to highlight the effects of abolition of child labor on the household, (vii) to identify the role of employers in eliminating child labor, and (viii) to know the opinion of parents and employers on child labor. Multi- stage sampling was used to select child labors from 100 households engaged in carpet units of five village of Quimoh development block of Kulgam district, which was the universe of the present study. In its effort to collect more authentic data, the study has included parents (82) of the child workers and their employers (50) as well. The tools used for data collection were interview schedules besides observations, block development offices etc. The major findings and conclusions that emerge from the analysis and discussion are briefly summarized in the present paper. Apart from these, certain important recommendations are made to ameliorate the condition of child workers in contemporary society and also to prevent the entry of children in carpet weaving in future society.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».