Notice bibliographique
Résumé
The unemployment environment in Pakistan is improving day by day because of the lack of interest of Govt. of Pakistan by not introducing investments friendly policies, rule of law and good governance; due to which foreign and local investors are not interests in making investments in Pakistan specially investors from Middle East multinationals playing an important role in uplifting the socioeconomic condition of the labor class, the most vulnerable segment of our society by providing pensioner benefits.The dominant role in this regard is of Government, it's to encourage the domestic investors for the domestic production of goods.For this purpose, the unemployment rate is regarded as dependent variable, and independent variables are population growth rate foreign direct investment and inflation rate.The unemployment rate in Pakistan showed increase since 2002 to 2015, which is strongly depended on population growth rate foreign direct investment.The results analyzed that the coefficient correlation of unemployment rate is negative affected from the changes in population growth.According to the above results, we can conclude that a one-unit increase in annual growth rate will decrease unemployment rate by 1.704 units.The foreign direct investment also shows negative trait with unemployment.According to the results, a oneunit increase in foreign direct investment will decrease unemployment rate by 0.002 units.Inflation has also negative relation with unemployment rate as through the results, we can see that a oneunit increase in inflation (CPI) will decrease unemployment rate by 0.25 units.The R square value shows that the model is good at explaining the variables.Because the value of R square is close to one, it means that dependent variables has a perfect correlation with independent variables.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,962 | 0,963 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».