Labour Force Participation of Military Spouses: Global and Indian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Military spouses encounter exceptional challenges in employment due to the frequent relocations and deployments inherent to military life.This review examines the labour force participation outcomes of military spouses globally and in India.Studies across Western countries reveal that military spouses have significantly lower employment rates compared to their civilian counterparts, with gaps ranging from 10-15 percentage points.Frequent relocations disrupt career progression, while deployments increase caregiving responsibilities, hindering consistent workforce engagement.Underemployment, where spouses work in jobs below their qualifications, is another pervasive issue.Research in the US, UK, Canada, and Australia shows military spouses experience higher rates of underemployment, often taking lower-skilled roles due to relocation constraints.This underemployment results in lower earnings and stalled career mobility.Policies have been implemented by some nations to support military spouse employment, such as career counselling, job portals, and private sector partnerships.However, more systemic interventions are recommended, including remote work opportunities, credential portability, and subsidized childcare.In India, cultural norms and structural barriers further restrict labour force participation among military spouses.Only 18-26% of Indian military spouses are formally employed, with most engaged in informal home-based work.Geographic isolation of military bases, lack of public transit, and credential transfer issues exacerbate employment challenges.While local initiatives like vocational training and entrepreneurship guidance exist, centralized national policies are lacking.Experts recommend interventions tailored for the Indian context, such as standardized licensing frameworks, remote work opportunities, small business support, and public-private partnerships to leverage this underutilized talent pool.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».