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Enregistrement W4381191411 · doi:10.3126/scholars.v5i1.55806

Role of Foreign Employment in Socioeconomic Development of Beldandi Rural Municipality, Kanchanpur, Nepal

2022· article· en· W4381191411 sur OpenAlexaff
Bir Bahadur Singh Thakuri

Notice bibliographique

RevueScholars Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusRespondentSocioeconomic developmentSocioeconomicsRemittanceEconomic growthSurvey methodologyBusinessGeographyEconomicsPolitical scienceSociologyDemographyPopulationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is about the role of foreign employment in socio-economic development of Beldandi rural municipality. The main objective of this study is to analyze the nature and the role of foreign employment in the socio-economic development of Beldandi Rural Municipality of Kanchanpur district. A micro-level case study type research design was applied in which primary data were collected from a household survey with random sampling methods. A semi-structured questionnaire was applied for primary data where secondary data related to foreign employment were collected from different published sources. Simple mathematical procedures were used to analyze the data. The study findings show that 85 percentage of households got economic security by increasing their economic status from remittance income, and 65 percentages of respondents improved their knowledge and skills and used their skills in their community after arrival. This study also shows that foreign employment has positive changes in the socioeconomic status of respondents. However about 11percent of respondents’ economic status is worse, 35 percent of respondents’ socioeconomic status did not changes and around 54 percent of the respondent’s social attitude changed due to foreign employment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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