Reforming Cooperative Credit Structure in India for Financial Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
CHAPTER 1deposits and credit, and most of them have been earning profits.The third and the lowest tier in the short term credit system at the rural level is the Primary Agriculture Credit Societies (PACS).The examination of data of PACS at a national level reveals that the total membership for 2011-2012 was 127.4 million (NAFSCOB, 2012) and the number of total borrowers was 45.2 million individuals, and total deposit 189760 million rupees for 2012.Corresponding figures for some of the previous years, for example, for 2004-2005 are: total membership of PACS 135.4 million individuals; number of borrowing members 51.3 million, and total deposit 181430 million rupees.Although the total numbers of borrowers had fallen, interestingly the total deposit had increased in the same period.The data revealed that southern states had the highest number of members per PACS at 3256 (NAFSCOB 2012).The western states had the lowest number of members at 577 persons per PACS.Further, the low number of members per PACS in the western states could be because of the relatively higher number of PACS located in these states.The average number of borrowers per PACS is 507 across India, with the highest number of borrowers being in the southern region with 1514 persons and the lowest number of borrowers from the northeastern region with 61 persons (See table 1.1).Table 1.1 Distributions of PACS by Region, 2011-12 Regions Total Number of PACS
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».