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Enregistrement W4408764971 · doi:10.55763/ippr.2025.06.01.002

Compensating for the Fiscal Loss in India’s Energy Transition

2025· article· en· W4408764971 sur OpenAlexaff
Laveesh Bhandari, Rajat Verma, Dhruva Teja Nandipati

Notice bibliographique

RevueIndian Public Policy Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition (genetics)Energy (signal processing)EconomicsKeynesian economicsDevelopment economicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

India has committed to ambitious targets, aiming to achieve net-zero emissions by 2070; however, this transition away from fossil fuels presents significant fiscal and institutional challenges, that warrant careful examination. This study primarily explores the dynamics of tax revenues and the fiscal implications of India's transition. As fossil fuel consumption declines over time, government revenues generated from fossil fuels are also expected to decrease relative to GDP. The research delves into the institutional challenges related to enhancing existing tax systems, and considers the viability of implementing a carbon tax as an alternative revenue source to replace fossil fuel taxes. The study assesses various tax revenue options, evaluating their effectiveness in revenue generation, long-term sustainability required institutional changes, and the preservation of state autonomy. Allocating revenue between the union and individual states can be an intricate task. The study highlights the potential of carbon taxes as a valuable medium-term solution to address revenue loss. However, it also underscores the challenges associated with their implementation, including institutional barriers and political-economic complexities, particularly within India's fiscal-federal structure. Active engagement from institutions like the Finance Commission and the GST Council is emphasised, recognising their critical roles in managing this transition and mitigating its impact on state-level fiscal autonomy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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