Impact of COVID-19 on the Indian agricultural system: A 10-point strategy for post-pandemic recovery
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 pandemic has disrupted the Indian agricultural system extensively. Nevertheless, the recent quarterly GDP estimates post-COVID scenario showcase robustness and resilience in Indian agriculture, the only sector to register a positive growth of 3.4% during the financial year (FY here after) 2020–21 (Quarter 1: April 2020 to June 2020). At the same time, the immediate past quarter growth was estimated at 5.9% witnessing a decline by 2.5% point. In this context, we aim to synthesize the early evidence of the COVID-19 impact on the Indian agricultural system viz., production, marketing and consumption followed by a set of potential strategies to recover and prosper post-pandemic. Survey findings indicate that the pandemic has affected production and marketing through labour and logistical constraints, while the negative income shock restricted access to markets and increased prices of food commodities affecting the consumption pattern. The pandemic wreaked a substantial physical, social, economic and emotional havoc on all the stakeholders of Indian agricultural system. Seizing the crisis as an opportunity, the state announced a raft of measures and long-pending reforms. We propose a 10-point strategy ranging from social safety nets, family farming, monetizing buffer stock, staggered procurement to secondary agriculture to revive and prosper post-pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle