Designing a Robust System for Skilling Young Workforce from India to Enhance Overseas Migration Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
According to a study by Korn Ferry, the world will likely face a labour deficit of 6% and 11% in 2025 and 2030, respectively. This study also reports that the unrealized output value due to the labour deficit will likely be $8.9 trillion in 2030. Many countries worldwide will face labour deficits due to an ageing population and a lack of skilled professionals. Contrary to this, India has the highest population at approximately 1.437 billion, 17.76% of the global population. According to the information published by the External Affairs Ministry Government of India, with the world’s largest working-age population, India will have a labour surplus of 245 million workers by 2030, half of the global need. A robust model of skilling in the Country of Origin (COO) with a surplus workforce focussing on the requirements of the Country of Destination (COD) with a deficit workforce can enhance migration outcomes of global workforce mobility to match demand and supply. The current migration process from India (Country of Origin) to the Country of Destination (COD) is complex and influenced by irregularities. The resultant cost of migration (for study or jobs overseas) through remittances of foreign currencies, both in the legal and illegal form (often due to the involvement of scrupulous agents), is very high. The major motivation of the study was to critically analyse the current process of migration and devise a robust system for skilling and overseas migration of young workforce from India to: a) Reduce the ‘Cost’ (C) of the skilling and migration process. b) Reduce the ‘Lead time’ (LT) of the skilling and migration process. c) Maximise the ‘Yield’ (Y) (% of trainees/skilled professionals getting jobs overseas). d) Minimise the ‘Risk’ (R) (not getting employed after migration, underemployment after migration, and fraud by unscrupulous agents, etc.). e) Minimise the “Illegal migration.” During the pandemic, we realised the importance of the role of the healthcare workforce in lifesaving and the need to create a global supply chain of skilled healthcare professionals. In this research, an in-depth analysis has been carried out to understand the demand and supply side requirements of the healthcare workforce at global level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».