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Enregistrement W4401130279 · doi:10.18280/ijsdp.190703

Problems and Challenges of Indian Rural Local Governments in Achieving Sustainable Development Goals: An Analysis of the Viable Perspectives

2024· article· en· W4401130279 sur OpenAlexvenueno aff
Sriram Divi, Debendra Nath Dash, Manoj K. Sahoo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentEnvironmental planningRural developmentBusinessEconomic growthEnvironmental resource managementPolitical scienceEconomicsEnvironmental scienceGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indian democracy has noble features of decentralization, devolution, and de-concentration.The 73 rd Constitutional Amendment Act (CAA) of the early 1990s is a landmark for democratic decentralization which accorded constitutional status to Panchayati Raj or Local Governance system within the country.Wherein Gram Panchayat (village level) is the basic unit of grassroots governance, Panchayat Samiti (block level) at the middle level and Zila Parishad (district level) is the highest level of local administration.With 73 rd CAA, 29 functional items were put under Panchayats, relating to Sustainable Development Goals, such as Poverty Alleviation, Zero Hunger, Good Health & Well-being, Quality education, Gender equality, Clean water and Sanitation, Clean energy etc.The UNDP identifies Local Governments as vital partners in implementation.This paper analyzes the major challenges of Indian rural local government in achieving the sustainable development goals and examines its viable perspectives.The research methodology followed is descriptive research with narrative and qualitative analysis.The findings indicate significant challenges in attaining the SDGs in rural India and limited resources with rural local governments like.The silver lining, however, lies with the government willingness to translate the digital gains into productive information, mass awareness creation, and push for greater effective role of women the local governance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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