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Enregistrement W4205483207 · doi:10.5130/cjlg.vi25.7583

Trends in rural fiscal decentralisation in India’s Karnataka state: a focus on public health

2021· article· en· W4205483207 sur OpenAlexfundno aff
Megha Rao, Arnab Mukherji, Hema Swaminathan

Notice bibliographique

RevueCommonwealth Journal of Local Governance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésDecentralizationPublic sectorEquity (law)BusinessDiscretionLocal governmentService delivery frameworkAutonomyGovernment (linguistics)Economic growthPublic healthCorporate governancePublic serviceNational Rural Health MissionEconomicsPublic administrationService (business)Political scienceHealth servicesEnvironmental healthMedicineFinancePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades, decentralisation reforms have been seen as a powerful instrument by health policy advocates to improve health sector performance in developing countries. In India, the 73rd Constitutional Amendment introduced in 1992 called for strengthening the fiscal autonomy and service delivery capacity of rural local governments. This paper explores how decentralised governance influences public health sector resource allocation, equity and efficiency in rural Karnataka. For this, the authors analysed administrative data published by the Karnataka state government to create tailored standardised performance measures that capture the degree of local governments’ fiscal discretion in implementing public health programmes from 2011–18 at the district level. The findings highlight sector-specific differences in fiscal autonomy, ranging from high local discretion over funds in the nutrition sector to very limited discretion in the medical and public health sector. They also show that decentralised public health funding is not well-targeted to areas of greatest need in Karnataka

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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