A Study On Factors Affecting Exports Of Leather Footwear As A Strong Initiative Of Make In India
Notice bibliographique
Résumé
“The world economy has become global in nature. Globalization has various manifestations. One of the hallmarks of globalization is the cross-border trade of products and services.India has ample opportunities in the Make in India campaign in the leather footwear sector. The availability of skilled manpower in this sector has motivated investors to manufacture at a large scale. Exports of Leather & Products in India decreased to 33.65 INR Billion in September from 34.05 INR Billion in August 2022.This sector also has the potential to produce approximate six million jobs. Indian leather industry is one of the principal producers of leather footwear globally. The major manufacturing centres in India are Tamil Nadu, Andhra Pradesh, Karnataka, Punjab, Delhi, West Bengal, Uttar Pradesh and Maharashtra. The key objective of this paper is to explore opportunities and challenges in Make in India, different factors affecting exports of leather footwear in the leather footwear sector, the initiatives by the government to boost growth in this sector, and emerging trends in this industry. It also focuses on different challenges that this industry faces. A conceptual overview will be understood based on secondary data and reports available.The observations will help in understanding the scope, improvement areas, and challenges to be circumvented to boost this industry and strengthen our Economy. ”
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».