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Enregistrement W4402001968 · doi:10.1504/ijbg.2024.140582

Imparting industry relevant skills through skill development initiatives in the apparel industry: a literature review

2024· review· en· W4402001968 sur OpenAlex
Roopali Shukla, Anuradha Thakur

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business and Globalisation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTextile industryFashion industryClothingBusinessMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global apparel market is positioned at US $1.7 trillion, approximately 2% of the world's GDP and is expected to reach US $2.6 trillion by 2025. In India, this sector contributes 11% to exports and 4% to the gross domestic product. It is the second largest employment generating sector and to remain globally competitive, it requires a huge skilled human resource. The training programs provide industry relevant skill trainings. The current paper conducts a systematic review of literature covering publications and studies on global skill development initiatives. It also aims to identify the directions for further research after studying 90 publications during the period of 1991-2020. It identifies the skill gaps in the job role of sewing machine operator (SMO) in the apparel sector in India. Through the content analysis, this paper identifies three skill constructs that impact the employability of the candidates after completion of such training programs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,371 · 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