Influence of Accessibility to the Infrastructure and Natural Resources on Lifestyle and Workload of Rural Women: Scenario of Indian Central Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
The women of rural central Himalaya are considered to be the backbone of village economy, as traditionally, they put more than 15 hours a day in various activities in this region. The present study deals with analysis of the workload on women, (in terms of energy expenditure), in three major sectors (household, animal care and agriculture) in six representative/sampled villages at different altitudes/locations in Bageshwar district of Uttarakhand, with respect to accessibility to the infrastructure, availability of the natural resources, traditional division of labour and cultural setting. Based on the results of earlier studies, two age classes of women (15-35 and 36-55 years) were considered for the present study because of their maximum (>80%) contribution on performing these three major activities in this region. The results of the present study clearly indicate that the residents of mid elevations having comparatively poor accessibility to the infrastructure and moderate availability of the natural resources are struggling hard for the subsistence and putting maximum on agriculture related activities whereas, the women from lower and the higher elevation are putting minimum on agriculture. Accessibility to basic amenities and infrastructure have largely impacted on the division of labour among the women as younger women are engaged on house hold and animal care and the elderly women put more on agriculture at Naughar and Nakuri, whereas trend is more or less reverse at remote villages. Improved accessibility to the basic amenities, low cost technological inputs and conservation of natural resources could reduce the work load and improve livelihood of the residents.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».