Notice bibliographique
Résumé
The Indian economy has traditionally been dominated by cash. However, the increased adoption of smart phones together with a favorable regulatory environment are pushing the economy to a less cash-dependent state and promoting the usage of digital payments.Demonetization of Rs.500 and Rs.1000 currency notes, which accounted for over 80% of the bills in circulation, and the subsequent policy measures taken by the Government of India (GOI) and the Reserve Bank of India (RBI) have provided further impetus to digital payments. Some key actions including expansion of the digital payments infrastructure at merchant establishments, expansion into rural areas, relaxation in the Prepaid Payment instruments (PPIs) norms, incentivization of digital payments at fuel pumps, toll plazas, insurance portals etc.Further launch of Bharat QR codes, among others, have helped the adoption of the technology. According to the Reserve Bank of India's data; the digital payments in the market is dominated by card transactions (debit and credit) both in terms of value and volume and thus the number of debit cards in circulation increased from 533 million to 867 million in April 2017 and thenumber of credit cards also increased from 21 million to 31 million in that same time period. The debit card base as of January 2019 is about 930 million, which has grown from 845 million in January 2018 and 780 million in January 2017. Hence, the mobile wallet industry has been on a rapid growth as India moves to cash less economy state. The value and volume of mobile wallet transactions more than doubled last year alone and as such the industry is leading the charge to making India a cashless economy.Increased adoption of smartphones and mobile data packages has been one of the largest contributions to this growth as penetration of the technology increases and mobile data costscome down; the industry is primed for further growth. This research aims to understanding of the digital wallet world and its dynamics to highlight the competitive nature of the market and shed some light on its predicted future trajectory and the challenges that the industry must overcome in order to continue its growth momentum.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».