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Enregistrement W2156886720

Equalizing Health and Education: Approach of the Twelfth Finance Commission

2006· preprint· en· W2156886720 sur OpenAlexaboutno aff
Dinesh Kumar Srivastava

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueCommissionPublic economicsService (business)State (computer science)BusinessFiscal capacityEconomicsEconomic growthFinancePolitical scienceMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service standards in the provision of health and education in the states in India are low on average and also characterized by large inter-state disparities. These disparities are due to differences in fiscal capacity, differences in revenue effort and differences in priority accorded to the concerned sectors. The transfers from the central to state governments in many federations are guided by the equalization principle. Two important examples are Canada and Australia. When unconditional transfers are made, equalization transfers aim to neutralize deficiency in fiscal capacity but not that in revenue effort. Sometimes adjustment affecting cost and need factors may also be accommodated. Both in Canada and Australia, apart from general purpose and unconditional transfers, there are also specific purpose transfers. Considering the fact that it is important not only to improve the average levels of provisions of health and education services, but also to reduce disparities across states, the Twelfth Finance Commission has recommended special grants for health and education to selected states. In determining these grants, the TFC had kept the equalization principle in perspective and has not underwritten deficiency in expenditure if it arises because states accord less than average priority to the concerned sector. Recommended grants however only partially meet the requirement of resources for these sectors. For meeting the needs fully, much larger amounts would be involved. TFC’s initiative should be taken only as a beginning that requires supplementation by plan grants. After gaining experience in implementing these grants, larger grants and a more comprehensive approach can be developed.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0180,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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