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Enregistrement W4408765112 · doi:10.55763/ippr.2025.06.01.003

Fiscal Federalism and Climate Change

2025· article· en· W4408765112 sur OpenAlexaff
Anoop Singh

Notice bibliographique

RevueIndian Public Policy Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeFederalismFiscal federalismPolitical scienceEconomicsEconomic policyNatural resource economicsPoliticsMarket economyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines India’s evolving climate change governance framework, emphasizing the role of its federal structure in shaping national and subnational climate action. Given India’s commitment to ambitious climate goals like achieving net-zero emissions by 2070 and aligning with the Paris Agreement, the study underscores the need for a cohesive, multi-level governance approach to effectively implement these targets. It critically assesses the current institutional landscape, identifying gaps in coordination and sectoral integration of climate action. India’s reliance on sector-specific laws and policies, coupled with the absence of overarching climate legislation, highlights the urgent need for a unified legal framework to mainstream climate considerations into governance. Drawing on international experience, it explores how fiscal federalism principles can strengthen India’s climate governance by empowering state governments and decentralizing climate action, while maintaining national coherence. The paper proposes strategies to optimize institutional support, enhance financial mechanisms, and foster cross-sectoral coordination. It outlines a roadmap for strengthening India's climate governance, focusing on establishing national climate laws, integrating climate change into fiscal and policy planning, and improving coordination between central and state authorities. By offering a pathway for scaling up climate action in India, the paper aims to ensure equity and sustainability in India’s transition to a low-carbon, resilient economy.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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