Crop Insurance Policies in India: An Empirical Analysis of Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
India is home to over one-third of all undernourished children worldwide, and it ranks 94th out of 107 nations in the Global Hunger Index 2020. Instability in production and market risks make agriculture a risky business and directly affect farmers’ income levels, thereby impacting food security. This review aimed to understand various features of different crop insurance policies in India and to analyze the Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana’s (PMFBY) impacts on Indian farmers. A literature search was performed in all popular databases, including Scopus, Web of Science, ProQuest, AGRICOLA, AGRIS, and Google search engines, as well as annual Indian government reports. The keywords “Crop Insurance” OR “Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana” OR “National Agriculture Schemes” AND “India” were searched to obtain relevant articles. By using cumulative data, we conducted a multiple regression analysis and a model was developed to estimate the effects of insurance characteristics on farmer coverage for the years 2017–2018 and 2018–2019. Agricultural insurance coverage under PMFBY remained low in terms of the number of farmers insured, the area insured, claims paid, and total farmers benefited. Compared to other schemes, the beneficiary and claim premium ratios were substantially lower under the PMFBY. The multiple regression analysis showed that farmers’ premiums have a significant effect on the number of farmers insured over time, although the subsidies do not have a significant influence in farmers’ insurance participation. Delays in claim settlement, the complexity of the system, and a lack of awareness among farmers are the major weaknesses of the PMFBY. Greater use of digital media could help spread awareness of these schemes among farmers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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