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Enregistrement W2339875724 · doi:10.1177/2394901514562306

Optimal Employment Strategy for a Developing Country

2015· article· en· W2339875724 sur OpenAlexaff
Atanu Sengupta

Notice bibliographique

RevueEmerging Economy Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensFractal Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographic dividendEconomicsPopulationDemographic transitionContext (archaeology)WorkforcePopulation growthDevelopment economicsPer capita incomePovertyDemographic economicsEconomic growthLabour economicsGeographyFertility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of population growth and demographic transition on economic growth, poverty, inequality, and on rural livelihoods has been widely discussed and debated (Birdsall & Sinding, 2001). Within this debate, the focus has also been on how the age structure of a country's population could affect its future rate of growth. A productive work force coupled with a larger working age population could offer the opportunity for a country to grow faster. This phenomenon is referred to as the demographic dividend. In the context of East Asia, it has been argued that one of the factors contributing to the annual increase in per capita income of over 6 percent over the period 1960–1995 was the favorable age structure of the population. This enabled them to reap the demographic dividend (Bloom & Williamson, 1998). The latest census report suggests that India's average age is 24. Is India ready to reap this benefit? With constant technological innovations, the employment market demand side has been changing dynamically. The optimal strategy for a country like India is to take the dynamic Ricardian comparative advantage framework and constantly train her workforce and be ready to reap the benefits of the population bulge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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