Constraints in credit accessibility from primary agricultural cooperative societies in Haryana state, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subject and purpose of work: The objective of the study was to identify the constraints in credit accessibility from Primary Agricultural Cooperative Societies in Haryana State, India. Materials and methods: The primary data were used for achieving the objective of the study. The primary data were collected in the second quarter of 2022 by employing the schedule. The multistage purposive cum proportionate random sampling techniques were adopted to select a sample of 540 respondents. The percentage was used for data analysis. Results: The constraints in accessing credit are identified faced by beneficiary farmers and nonbeneficiary farmers. The major constraints faced by the beneficiary farmers in accessing credit from PACS are inadequate credit limit (87.40%), short time to repayment of loan (66.29%), high penalty rate (55.92%), and unavailability of medium-term loans (50.00%). While inadequate credit limit (80.00%), no new accounts opened (72.22%) and fear of being a defaulter (47.78%) were the major constraints faced by the non-beneficiary farmers in accessing credit from PACS. Conclusions: The various constraints were identified in accessing credit from PACS. Credit limits should be extended on the basis of the scale of the finance. Medium-term loans need to be increased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».