A History Of Women Migration & The Livelihood Challenges Of Migrant Women Working In The Fish Processing Industries
Notice bibliographique
Résumé
Migrants are the biggest portion of the huge unorganized labor market in India. There are many inherent obstacles to theirentrance into the labor sector. Deprived of essential skills, knowledge and negotiating power, migrant workers arefrequently caught up in exploitative working arrangements that compel them to work in low-end, low-value, dangerousjobs. This issue is exacerbated by the lack of identification and legal protection. The difficulties of migratory workers aremore widespread when state borders are crossed and the distance between the "source" and "destination" grows. Migrantsmay also be easy victims of politics of identity and parochialism. Economic development in India now depends on labormobility. Migrant workers' contribution to national revenue is huge yet nothing is being done in exchange for their safetyand well-being. Fish/prawn processing industries were set up all along the coastal areas because of the growing; theimportance of this Industry as a source of foreign exchange. This industry all over India prefers migrant contract labourers.The term fishery also comprises one more stock of fish that can be traded as a unit for purposes of conservation andmanagement. The fishery is a stock or stock of fish and the enterprises that have the potential of exploiting them. Becauseof pearl fishing in the city, Thoothukudi is known as "Pearl City." It is a commercial seaport serving South India's interiortowns and is one of Tamil Nadu’s Sea passages. The Present study brings out The Study of Migrant Women / Girls Workingin the Fish/Prawn Industries in Thoothukudi District, Tamilnadu
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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 | 0,038 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».