Temel Kavramlar
Ein Vorhersagemodell, das die Faktoren berücksichtigt, die die Arbeitslosigkeit in Entwicklungsländern während der Umsetzung von Industrie 4.0 beeinflussen, kann dazu beitragen, die Arbeitslosigkeit zu verstehen und zu reduzieren.
Özet
Die Studie untersucht, wie ein vorhersagebasiertes konzeptionelles Modell entwickelt werden kann, um die Faktoren anzugehen, die die Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern während der Umsetzung von Industrie 4.0 beeinflussen. Dazu wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, um die relevanten wirtschaftlichen, sozialen und politischen Faktoren zu identifizieren, die sich auf die Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern auswirken.
Die Ergebnisse zeigen, dass Faktoren wie Wirtschaftswachstum, Inflation, Bevölkerungswachstum, Bildungsniveau und technologischer Fortschritt einen erheblichen Einfluss auf die Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern haben. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde ein vorhersagebasiertes konzeptionelles Modell entwickelt, das aufzeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens wie Regressionsanalyse und neuronale Netze eingesetzt werden können, um diese Faktoren bei der Umsetzung von Industrie 4.0 anzugehen.
Das Modell dient dem doppelten Zweck, zukünftige Arbeitslosigkeitsquoten vorherzusagen und den Fortschritt bei der Reduzierung der Arbeitslosigkeit in Schwellenländern zu verfolgen. Durch kontinuierliche Forschung und Verbesserungen können Entscheidungsträger und Unternehmen diese Muster nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, die das Wirtschaftswachstum, die Schaffung von Arbeitsplätzen und die Armutsbekämpfung in Schwellenländern voranbringen können.
İstatistikler
Die Umsetzung von Industrie 4.0 kann in Entwicklungsländern zu Arbeitsplatzverlusten und Arbeitslosigkeit führen.
Wirtschaftswachstum, Inflation und Bevölkerungswachstum sind wichtige Einflussfaktoren auf die Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern.
Bildungsniveau und technologischer Fortschritt haben ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern.
Alıntılar
"Obwohl es Hindernisse beim Datenbezug, der Sicherstellung der Modellgenauigkeit und der Einhaltung ethischer Standards gibt, sind die Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen zur Erstellung von Vorhersagemodellen für Arbeitslosigkeitsquoten in Entwicklungsländern im Zuge der Umsetzung von Industrie 4.0 bemerkenswert."
"Ein Vorhersagekonzeptmodell wurde entwickelt, das zeigt, dass Faktoren, die zur Arbeitslosigkeit in Entwicklungsländern beitragen, durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens wie Regressionsanalyse und neuronale Netze bei der Einführung von Industrie 4.0 angegangen werden können."