Indian Rural Entrepreneurship and Industrial Development in Tribal Belt With special reference to Bastar District of Chhattisgarh
Notice bibliographique
Résumé
Villages in India have spending power, but they also have some unique problems. What this combination has done is to stoke entrepreneurship among professionals aiming to offer solutions and tap into the rural opportunity. Tweaking technology is also making it possible for startups to offer new applications that suit rural consumers. It is the scale of the opportunity that is drawing scores of entrepreneurs to rural India. Bastar, the tribal district, before splitting into three districts, was one of the largest district in India, with an area of 39114 sq k.m, which was even greater than the Kerala state and some other countries like Belgium, Israel etc. In the year 1999, the district Bastar has been divided into 3 districts namely Bastar, Kanker and Dantewada. All these 3 districts come under Bastar Division with the divisional head quarter at Jagdalpur, which is the district head quarter of Bastar district. The beauty of Bastar district lies in its natural forest area and various types of tribals. The total forest area is 7112 sq k.m which is more than 75% of the total area of the district of the total population more than 70% are tribals like Gonds, Abhuj Maria, Darda Maria, Bison Horn Maria, Munia Doria, Dhruva, Bhatra, Halba etc.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».