Youth Empowerment through Skill Development: A Study on Skill Development Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
India has a distinct advantage over advanced economies in having a larger percentage of a young workforce. However, the developed and the developing economies show a similar trend in the declining percentage of youth joining the workforce. For a large chunk of the youth, the lack of basic skills needed for employment after completing school or graduation does not present a rosy scenario. Some of the reasons could be a very dismal connection between formal and vocational education, meagre training facilities, under-qualified trainers and lack of infrastructural facilities. For countries like India sustained efforts have to be made by the successive Governmental and other agencies in the field of basic education and Skill development to provide basic education and enhance the skills of the un-employed youth. 'Skill' is the ability to do something well, and the current situation calls for a quick reorganization of the skill development ecosystem. It will act as a defining element in India's growth story by becoming an essential ingredient for future economic growth if India is to transform into a diversified and internationally-competitive economy. To improve Skill development ecosystem, Government of India has launched a programme ‘Skill India’ in 2015. ‘Skill India’ on par with ‘Make in India’ is a dream project of Prime Minister Narendra Modi. The main focus of this study is to analyze the skills required by the individuals for making themselves employable and training them on those skills to meet the requirements of the companies in various sectors. The paper also focuses on the various Skill Development initiatives taken by the Government of the India.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».