Notice bibliographique
Résumé
Introduction The initiation of the Make in India programme is yet another statement of the desire of the government to increase employment in the country through the manufacturing route. Under this programme, the manufacturing sector is expected to contribute at least a quarter of India's gross domestic product (GDP) by 2020. However, recent events and discussions have brought to the fore the pessimism that not much employment possibilities emanate from the manufacturing sector due to its capital-intensive nature, which the sector had become for quite some time now. The worst fears on this issue have been accentuated with the increasing automation of manufacturing processes elsewhere in the world. Industrial automation is thought to have a deleterious effect on the creation of employment in different sectors of the economy, manufacturing included. This has given rise to an important debate, primarily in the context of developed countries where industrial automation has diffused manifold and that too over a much longer period of time. This debate, although originally in the popular press, has now been brought to the formal academic table by the publication of an influential and highly cited piece of research by Frey and Osborne (2013). Subsequently, one of the leading academic journals, namely the Journal of Economic Perspectives , organised a symposium on the theme of ‘automation and labour markets’ in its 2015 summer issue. Thereafter, there has been a series of studies by academic economists and multilateral institutions such as the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD 2016) as well. In the context, the purpose of the chapter is to understand the extent of the diffusion of automation technologies in Indian manufacturing and then analyse its effects on manufacturing employment. Concept of Automation A range of technologies are involved in industrial automation which manifests itself as both hardware and software. Employment implications of these various automation technologies vary considerably. The specific automation technology that has the most direct impact on employment is the use of multipurpose industrial robots. The International Federation of Robotics – IFR for short – defines an industrial robot as ‘an automatically controlled, reprogrammable, and multipurpose [machine]’ (IFR 2014).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,091 |
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 ».