Economic Slow Down: An Empirical Study of Indian Core Industries Performance
Notice bibliographique
Résumé
Reflecting a slowdown in the economy, the growth rate of eight core infrastructure sectors dipped to 2% in March and 4.3% during 2011-12 on account of poor performance in crude oil and natural gas. The growth rate of eight industries like crude oil, petroleum refinery products, natural gas, fertilisers, coal, electricity, cement and finished steel etc. have a weightage of 37.9% in the Index of Industrial Production (IIP), in March 2012 moderated to 2% from 6.5% in the same month last year. India's GDP growth slows down to 6.1% in the third quarter of 2011-2 over the corresponding quarter of the previous year the lowest in 2 years. The impact of economic slowdown has been felt in all section of industry including agriculture and service also. The figure makes central statistical organization's (CSO) forecast of 6.9% growth in the financial year ending march 2012 look optimist given the slippages in agriculture and manufacturing sectors, it will be difficult for GDP to recover much ground in January-March period the undefined GDP during the 1st 9 month of 2011-12 has grown to 6.9% only way below 8.1% growth recorded during the same period a year ago. This empirical study highlights the performance of Indian core industries during the economic slowdown. Secondary sources have used to analyse the paper.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».