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Enregistrement W1938503097 · doi:10.5539/ass.v11n24p268

What’s the Missing Link? - Reviewing Climate Change Polices in Context of Indian Agricultural Sector

2015· article· en· W1938503097 sur OpenAlexvenueno aff
Surabhi Mittal, Srabashi Ray

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitContext (archaeology)AgricultureGovernment (linguistics)BusinessClimate changeEnvironmental resource managementAlliancePolitical scienceEconomic growthEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Government of India has recently announced for special funds like National adaptation fund to handle market risks arising due to climatic variability. The operational protocol of this fund and other forthcoming initiatives have yet to be expanded, but through this paper we like to draw attention to some of the policies and programmes that the Governments of India have already initiated and that directly or indirectly link to managing the risks and challenges faced with climate change in context of agriculture sector. These policies have their own merits and demerits, but it is the need of the hour to draw synergies between the existing polices and new proposed actions to draw on the strengths of the ongoing programs and build up on that. This paper is also relevant in the context of UN Climate summit 2014 held on 23rd September and Food and Agriculture Organisation (FAO) aim at a global alliance for climate smart agriculture along with India’s prime ministers speech on 15th august, 2015 and the budget speech emphasising on threat that agriculture is facing because of climate change and government willingness to give emphasis on this agenda in context of agricultural sector. With the critical analysis, we also want to highlight the richness in the policy framework of several policies which are interlinked with each other, but due to lack of coordination they implementation might not be very appropriate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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