Participation of Women in the Workforce: A Comparative Study between Central and Western Plains of West Bengal
Notice bibliographique
Résumé
The population of women contributes nearly half of the total count but it counts for only a quarter of total workforce participation in India. The participation of women in different workforces is not only limited to the financial need of the family but is also related to the social system, the education level of the women, and the availability of work opportunities for them. The present study aims to compare the sector-specific women's work participation level and associated social factors of the women workforce. Two regions out of five regions in West Bengal specified by NSSO were considered to be study regions. Incorporating the necessary variables, a structured interview schedule was prepared and data were collected from randomly selected 160 working women from two districts from two regions under study. The collected data has been finalized for analysis after a validity check. Necessary frequency analysis and non-parametric tests have been performed to get the results.
 Most of the respondents of central regions were service holders. Education has a signification effect on income level in both the regions under study. Service holders were at significantly higher income levels than other occupational groups. The respondents from the central regions were more educated and empowered than the women of the western region. A large scale of variety in occupational involvement has been found in both regions in the present study. The income level is directly related to occupation and education. The educated women of both regions preferred service as their occupation and earn more than other categories. Specific policies or programs that enhance institutional involvement of all occupational categories may cater to our developmental goal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».