Opportunities for Young Indian Entrepreneurs in Ageing Economies.
Notice bibliographique
Résumé
The last stage of demographic transition seems to have absorbed the world into its clasp. The population growth rate may be falling; but the aggregate numbers over the globe are frightening. According to estimates1 the population over the globe will raise from 6.9 billion presently to 9.5 billion in 2050, a rise of massive 2.6 billion in mere four decades. The seriousness of the issue can be felt from the fact that proportion of population aged 60+ will account for 22% of World's population, with a massive 33% living in developed regions. The similar share for India by 2050 will stand at 20%, 60% of India's population will be in the age group of 15-59 and a median age would be still in 30's. Thus, the demographic dividend will continue to provide immense competitive advantage to India by 2050. The rising proportion of elderly will create Socio- Economic burden on the present generation. Financing towards pension, health care and other social well being of the former generation will be quite a challenging task. Albeit; this paper attempts to look at the flip side of the ageing crisis, for any country the ageing and demand patterns are always correlated. High volume of elderly population generates profitable opportunity to supply customized goods and services targeting them. Young countries like India can look forward for tremendous opportunities in labor market, service industry and other consumer goods industry mostly in Japan, Australia, Canada, Europe and other ageing economies by concentrating on consumption needs of older people. The paper shall analyze vital demographic indices of select countries and find how India can take commercial advantage of such ageing economies and realize its demographic dividend.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».