Notice bibliographique
Résumé
Demonetisation of INR 500 and INR 1, 000 notes in India on November 8, 2016 is different from many other countries' scrapping of high value notes in two respects - the withdrawal of their legal tender status and continuation with INR 1, 000 and INR 2, 000 notes. It has resulted in a cash shortage. Non-cash medium of payments may be encouraged by this shortage, but, with supplies only from the domestic currency presses, the shortage is unlikely to disappear by the end of 2016. Import of currency printed abroad may provide a solution for ending it sooner. The impact of the shortage, if it continues, will be fully felt in the last quarter of 2016-17. Its growth impact in 2016-17 is 0.7-1.3 per cent depending on how much shortage continues and for how long. The big painful jolt of demonetisation creates the right psychological milieu for the war against black money to start. Only Time will tell whether steps such as the Income Declaration Scheme (IDS) in the Budget for 2016-17, the August 2016 amendment of the Benami Transactions (Prohibition) Act of 1988, and the Taxation Laws (Second Amendment) in November 2016, are parts of a concerted plan for tackling black money, and this time is different from 1946 and 1978. With the strides made in digitisation of tax returns and bank records together with PAN, Aadhar and KYC regulations, compared to 6 per cent in 1946 and 11 per cent in 1978, at least 15 per cent or INR 2.2 trillion of the demonetised notes not exchanged into deposits or cash will provide a preliminary positive feedback on the success of the current demonetisation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».