Impact of Mgnrega on Women Empowerment and Their Issues and Challenges: A Review of Literature from 2005 To 2015
Notice bibliographique
Résumé
“National Rural Employment Guarantee Act (NREGA) enacted by legislation on August 25, 2005 and it was renamed as the Mahatma Gandhi National Rural Employment Guarantee Act (MGNREGA) on 2nd October 2009. The MGNREGA has completed ten years since its inception in India”. The aim of the scheme is to enhance livelihood security of the household in rural areas of the country by providing at least 100 days of guaranteed employment in every financial year of every household whose adult member volunteer to do the unskilled work. The purpose of the study is to examine the women empowerment, issues and challenges and impact on MGNREGA scheme in India from 2005 to 2015 and this review paper helps new and young researcher who wants to do research under this area may really helpful to them in order to identify the research problem and research gap. Women participation is very high with 80% of the total beneficiaries under the scheme. The concept of women’s empowerment has got wider popularity and acceptance in Tamil Nadu with the launching of decentralized planning in the state. The study concludes that economically empowering women on MGNREGA scheme lays the basis for greater independence and also for self-esteem. It has become a beacon of light in the empowerment of the rural women and contributed substantially for improving their lifestyle and economic conditions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».