Financial Inclusion in Developing Countries: Evidences from an Indian State
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Financial Inclusion poses policy challenges on a scale and with an urgency that is unique for developing countries which house more than 90% of the world’s unbanked population. Developed countries policy makers have recognised that there are complex and multi-dimensional factors that contribute to financial exclusion and therefore require a comprehensive variety of providers, products and technologies that best suits the socio-economic, political, cultural and geographical conditions in these countries. India’s experience as a developing country towards ensuring financial inclusion and weeding out financial exclusion has been unique. Indian economy has achieved a phenomenal economic growth during the last decade or so. But this growth has not been inclusive. Mobile phones, E-Mail, E-Commerce, Swanky Cars, trendy dresses, plastic money and 24-hour banking through ATMs have all become a reality in the country but only in the cities and towns. One of the reasons for this exclusive growth witnessed in the country has been attributed to the failure of the second generation reforms which were broadly related with financial sector reforms aimed to achieve greater financial inclusion. The problem of ‘Financial Exclusion’ is severe in the country. The State of Jammu & Kashmir is no exception to this socio-economic problem. An effort has been made in this paper to assess how serious the problem of financial exclusion is in the state? What has been the impact of the initiatives taken by RBI towards greater ‘Financial Inclusion’ & what more needs to be done to achieve full & meaningful financial inclusion?
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle