IMMEDIATE EFFECTS OF COVID-19 PANDEMIC SITUATION ON LIVELIHOOD OF WOMEN CULTIVATORS IN THE COASTAL AREAS OF WEST BENGAL AND ODISHA
Notice bibliographique
Résumé
India is known for its dependence on agriculture and allied sectors as the major pillar of its economy. Being one of the major emerging nation in the world’s economic and political power scenario the country has been expected to stand in good position in terms reduction of poverty and livelihood development of the people particularly of the rural area. The spread of Covid-19 virus has attributed to huge economic squander worldwide and India is no more any exception, rather the economy is such badly affected due to this situation that the GDP growth has brought down to only 23.9% over the same quarter last fiscal. Due to the current pandemic situation a large portion of global population is in a deadly juncture for its livelihood options due to sudden unemployment and related poverty along with. High risk of getting infected by this deadly virus and it’s after effects. Specifically, the poor rural community who are largely dependent on agriculture and labour work are the worst hit ones due to this present situation. In this perplexing time being the vulnerable section women are again the most affected ones. This paper aims to understand the current situation and its immediate effect on the women cultivators of coastal parts of West Bengal and Odisha; the study also aims to find major facts towards their attitude of alternation of livelihood strategies. The study has been done exclusively on primary data.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».