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Enregistrement W3205806389

Mobile Communications, the Internet and Digital India: A Developing Country Approach

2018· article· en· W3205806389 sur OpenAlexaff
Prabir K. Neogi, Rekha Jain

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile broadbandMobile paymentTelecommunicationsBusinessInternet accessDigital divideMobile phoneThe InternetMobile technologyMobile telephonyMobile computingComputer scienceWirelessWorld Wide WebMobile radio
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intelligent mobile phone has become the most widely used communications device in the world and the access device of choice in the developing world. In countries like India, which has become the second largest mobile phone market in the world, it is often the only available device for accessing the Internet and its large variety of associated services. This paper will focus on the impacts of the widespread penetration and use of intelligent mobile access devices in India, combined with the deployment of mobile broadband networks. Issues discussed include: • In a developing country like India, what role does mobile broadband play in its national broadband strategy? • How can mobile broadband be used to narrow the stark urban-rural infrastructure gap, by providing ubiquitous “last mile” access? • In addition to efficiently allocating and managing the use of the spectrum, what other roles can governments and regulators play in enabling the continued growth of mobile communications services? • What strategies have developing countries like India adopted in facilitating the national deployment of broadband mobile communications infrastructure or wholesale networks? Do Public Private Partnerships have a role to play? • What role can mobile broadband play in the delivery and use of a wide variety of digital information and transactional services, including electronic payments? How can mobile broadband services compensate for deficiencies in the physical infrastructure for banking services, rural healthcare and public information? • How can the Central and State governments facilitate the demand side of the transformative Digital India initiative by becoming Model Users of online information and transactional services, particularly services which affect small businesses, consumers and citizens? In India, mobile subscribers constitute some 98% of the 1.2 billion total telephone subscribers. Urban Tele-density is 3 times greater than Rural Tele-density, and Urban Internet subscribers per 100 populationare some 5 times greater than Rural. The deployment of mobile broadband networks is limited, especially outside urban areas. Some 60% of mobile users only have a feature phone, such numbers being larger in rural areas. The gaps in Tele-density, broadband mobile network deployments and smart phone adoption indicate the magnitude of the stark and growing urban-rural digital divide in India. As mobile Internet use combined with electronic transactions and payments becomes the new norm, policy makers will need to formulate new policies, to address challenges related to the large-scale migration of mobile users to broadband networks and the use of Internet-based transactional services. How can “Demand Pull” policies complement “Supply Push” initiatives? Many governments have instituted a range of supply side policies to accelerate broadband deployment, increase availability and reduce costs. However, the effective design of complementary demand side policies remains uncertain, particularly security policies for maintaining the integrity of transactional services against cyber-attacks and cyber-fraud. The TPRC community wishes to find out what has worked, what has not and whether there are lessons to be learned that are of general applicability, as well as for a particular developing country like India.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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