論文の概要: Conceptualizing predictive conceptual model for unemployment rates in the implementation of Industry 4.0: Exploring machine learning techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13536v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 12:14:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 16:57:51.279644
• Title: Conceptualizing predictive conceptual model for unemployment rates in the implementation of Industry 4.0: Exploring machine learning techniques
• Title（参考訳）: 産業4.0実施における失業率予測モデルの概念化--機械学習技術の探求
• Authors: Joshua Ebere Chukwuere,
• Abstract要約: この研究は、予測概念モデルを通じて機械学習技術を活用するという概念を掘り下げるものである。 発展途上国の失業率に影響を及ぼす経済的・社会的要因を決定するため、文献を徹底的に調査した。 先進国における失業に寄与する要因を機械学習の手法を用いて解決可能な予測概念モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although there are obstacles related to obtaining data, ensuring model precision, and upholding ethical standards, the advantages of utilizing machine learning to generate predictive models for unemployment rates in developing nations amid the implementation of Industry 4.0 (I4.0) are noteworthy. This research delves into the concept of utilizing machine learning techniques through a predictive conceptual model to understand and address factors that contribute to unemployment rates in developing nations during the implementation of I4.0. A thorough examination of the literature was carried out through a literature review to determine the economic and social factors that have an impact on the unemployment rates in developing nations. The examination of the literature uncovered that considerable influence on unemployment rates in developing nations is attributed to elements such as economic growth, inflation, population increase, education levels, and technological progress. A predictive conceptual model was developed that indicates factors that contribute to unemployment in developing nations can be addressed by using techniques of machine learning like regression analysis and neural networks when adopting I4.0. The study's findings demonstrated the effectiveness of the proposed predictive conceptual model in accurately understanding and addressing unemployment rate factors within developing nations when deploying I4.0. The model serves a dual purpose of predicting future unemployment rates and tracking the advancement of reducing unemployment rates in emerging economies. By persistently conducting research and improvements, decision-makers and enterprises can employ these patterns to arrive at more knowledgeable judgments that can advance the growth of the economy, generation of employment, and alleviation of poverty specifically in emerging nations.
• Abstract（参考訳）: データ取得、モデル精度の確保、倫理基準の維持に関連する障害があるが、産業4.0(I4.0)の実施に伴う先進国における失業率予測モデルの生成に機械学習を活用する利点は注目に値する。 本研究は、I4.0の実施中に発展途上国の失業率に寄与する要因を理解し、対処するための予測概念モデルを通じて機械学習技術を活用するという概念を考察する。 発展途上国の失業率に影響を及ぼす経済的・社会的要因を決定するため、文献の徹底的な検討が文献レビューを通じて行われた。 研究の結果、発展途上国の失業率は経済成長、インフレ、人口増加、教育水準、技術進歩などの要素に大きく影響していることが明らかになった。 I4.0を採用する際に、回帰分析やニューラルネットワークといった機械学習技術を用いて、発展途上国の失業に寄与する要因に対処できることを示す予測概念モデルが開発された。 本研究は、I4.0の展開において、開発途上国における失業率要因を正確に把握し、対処するための予測概念モデルの有効性を示した。 このモデルは、将来の失業率を予測し、新興国における失業率の低下の進行を追跡するという2つの目的を果たす。 調査と改善を継続的に実施することで、意思決定者や企業はこれらのパターンを利用して、経済の成長、雇用の創出、特に新興国における貧困の緩和を推し進めるより知識に富んだ判断に到達することができる。

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