Notice bibliographique
Résumé
The Global Credit Crises that began like a small fire in the US housing finance market in 2007 spread and became a forest fire that first engulfed the US, then the Western economies, and eventually the rest of the world, including India. The crisis is clearly the deepest and the most widespread economic meltdown that the world has faced since the Great Depression. Indian industry started experiencing the real impact of the global financial meltdown from the last quarter of 2008. The Indian economy, which was on a robust growth path up to 2007-08, averaging at 8.9 per cent during the period 2003-04 to 2007-08, witnessed moderation in 2008-09, with the deceleration turning out to be somewhat sharper in the third quarter. IT industries, financial sectors, real estate owners, car industry, investment banking and other industries as well are confronting heavy loss due to the fall down of global economy.The Real Estate Business has seen 62 per cent decline in revenues, 58 per cent decline in PBDIT, and 78 per cent decline in net profit, between March 2008 and March 2009. This decline has been accompanied by a significant fall in the property prices in India.The importance of the real estate sector in India cannot be understated given the strong forward and backward linkages that it generates. The sector has demand implications for intermediate inputs like steel, cement, etc., while keeping afloat the whole construction industry including transport and other intermediate labour services. Given its importance for the economy it is worthwhile to see how adverse expectations are playing a role in this sector and what the possible solutions are.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».