Notice bibliographique
Résumé
The idea of a Universal Basic Income (UBI)-—periodic and uncon- ditional cash payments to all citizens—has gained renewed attention amid growing concerns about technological unemployment in advanced economies. More recently, economists have made the case for a UBI in the developing world, where cash transfers distributed to all citizens, rich and poor, may cut through layers of red tape and lead to outsize gains in poverty reduction. In India, a rapid expansion of direct cash transfers linked to the national biometric database and small basic income experiments have galvanized an extensive debate on a UBI. Supporters claim that no-strings-attached payments will be an effective antidote to India’s underperforming antipoverty programs and leaky, distortionary subsidies. Critics worry that they will undermine an already-fragile social security architecture, cause workers to drop out of the labor force, and encourage wasteful spending.Rather than relying exclusively upon the survey’s proposed methods for financing, targeting, and distributing a UBI, Indian policymakers should join their Finnish and Canadian counterparts in running one or several large-scale experimental evaluations. By determining the impact on both the government (state and fiscal capacity) and citizens (economic and social outcomes), such trials can generate new empirical evidence to inform the growing UBI debate and reveal the most effective role for unconditional transfers in India’s welfare architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».