Bolstering Female Labour Force Participation Rates in India: Lessons from the Canadian Employment Equity Model
Notice bibliographique
Résumé
Poor Female Labourforce Participation (hereinafter, ‘FLFP’) is a critical problem across the globe. The Indian FLFP rate has been steadily declining from 31.79% to 19.2% in 2021, making the country one of the worst performers globally. In the stratified Indian society, the intersection of gender, caste and religion makes FLFP a complex socio-legal issue that is yet to be confronted by the Indian Government in its entirety. In contrast, Canada has one of the highest FLFP rates worldwide with the Employment Equity Act (hereinafter, ‘EEA’) as a ‘proactive strategy’ to target systemic discrimination against women and other minority workers. The principal question that the thesis will address is whether the EEA model can be reimagined in the Indian context to eliminate systemic barriers against women and enhance the FLFP rate in India. To address the principal question, the thesis will first scrutinise the discrimination that confronts women workers with diverse identities in India and Canada. Second, the history and development of the EEA model and judicial discussion on employment discrimination and substantive equality will be traced. Third, the thesis will cull out key learnings for India from the successes and failures of the EEA model. Finally, the prevailing Indian quota system will be reimagined using the EEA model to travel beyond improving the statistical representation of women to foster an inclusive work environment which bolsters training and promotional prospects for women and dismantles occupational ghettos. The research methodology will be doctrinal and comparative as the thesis studies two multicultural, constitutionally similar, and common law-based polities. Considering the post-COVID decline in FLFP rates in both countries, the expansion of horizontal quota policy for women in public employment in India and the lack of comparative studies on special measures in both countries, the thesis becomes a timely and essential contribution to transforming organisational structures
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».