Notice bibliographique
Résumé
For the last two years, the global pandemic of Covid 19 caused by SARS CoV-2 has emerged as an immense burden on the health and economic system worldwide affecting several countries. Over 30 million people have been infected by the corona virus in India. Covid 19 can infect people of all genders and Ages. More than 45 percentages of Indian households lost their income due to the Covid 19 Pandemic then the previous year. The Indian Economy was expected to loss around Rs. 32,000 crores in the initial stage of pandemic itself. Almost all sectors of the economy has been adversely affected. Exports are sharply declined. Food and Agriculture, Aviation and Tourism are worse affected. Telecommunication and Pharmaceutical companies are having comprehensive advantages and continuously developed in the pandemic situation. Global level, the impact of Covid 19 is negative and creates high level of inequality, pain and strain, gender equality and gender strategy management are adversely affected. The study based on secondary information collected from the Centre for Monitoring of Indian Economy from the various quarter and World Bank Report during the pandemic period. The paper focused on unemployment rate in different sectors of the Indian economy and the violence against for Women in India during the covid 19 periods. As per International Labour Organization (2021), about 400 million workers in India are at the risk of being pushed into poverty due to cause by lockdown and Covid 19. The unemployment rate in India was recorded at 8 percent. Hence, detailed discussions are essential through this paper.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».