India Employment Report 2016: Challenges and the Imperative of Manufacturing-Led Growth
Notice bibliographique
Résumé
What is the nature of the employment problem that India faces? What kind of economic growth is required to address it? As India posits itself as one of the fastest growing major economies in the world, India Employment Report 2016 examines how the employment challenge undermines the substantial improvement that the economy has made in the last decade and a half. This report provides an in-depth review of the evolving characteristics of the country's labour force, develops new tools for a sharper analysis of the changes in employment conditions, and gives a clearer view of the state of employment in India. Presenting a comprehensive overview of the policy interventions that would be required for the development of India's growth strategy, the report brings out that pursuing a manufacturing-led growth strategy can help the country overcome this formidable challenge. This report has been prepared by the Institute for Human Development (IHD), New Delhi, under the institute's programme on labour markets and employment studies. This is the second report in the series of analytical reports being published biennially by the institute. The present report has been supported by the South Asia Research Network (SARNET) on Employment and Social Protection for Inclusive Growth, which has been initiated by the IHD in collaboration with the United Nations Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (UN-ESCAP) and International Labour Organization (ILO) with support from International Development Research Centre (IDRC), Canada.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».