The Economic Impact of COVID-19 in India and the Effect of Agricultural Farm Laws on Farm Sector Resilience
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 was recognized as a pandemic in early 2020 which resulted in lockdowns, social distancing and border closures to both goods and people globally. The impacts to the agriculture sector and farmers included instability in markets and farm prices, disruption of supply chains, and impacts to farmers including migrant worker’s health and livelihood. The World Bank considers India to be a lower-middle-income country (LMIC) and disruption of agriculture has profound implications. In India a majority of the population is engaged in the agricultural sector and two-thirds of its household expenditures are for food. Each year the Government of India announces procurement (support) prices for the main agricultural commodities with purchase operations organized through public agencies. Prices, supply chains and farm labour are intricately linked to both income and consumption of farmed crops and vulnerable to disruptions from COVID-19 impacts. We review the situation in India regarding COVID-19’s impacts on farmers, migrant workers and the agricultural sector. And also review the government response and impacts of three introduced farm laws designed to reduce COVID-19 impacts to the agricultural sector. The inter-relationships between farmers, government procurement policy, and agricultural laws are explored. The new farm laws implemented with good intentions resulted in widespread farmer protests, lawsuits, mistrust of government, and greatly affected farmer resilience with unexpected results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».