Financial Behaviors of Female Teachers in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to identify the pattern of financial behavior among female teachers in Bandar Baru Bangi, Selangor. A total of 325 female teachers was involved in the study. Questionnaires were used in the survey to collect data. Data on questions relating to socioeconomic background, financial knowledge and financial behavior were gathered. The financial behavior pattern was formulated using the 5-Likert scale and financial knowledge with the choice of either ‘right’ or ‘wrong’ answer. The analysis showed four dimensions that were interrelated on the assessment measurement of financial behavior: i) planning, ii) cash flow management, iii) saving and iv) usage of credit card. Descriptive analysis includes t-test and ANOVA were used to analyze the differences between the mean score of financial behavior across the factors such as age, level of education, monthly income and financial knowledge level. The findings showed the respondents had a substantial mean score in the four dimensions of financial behavior described above. The highest mean score was on the dimension of cash flow management which involve activities of paying bills and other expenses by installments. The findings also showed respondents aged more than 45 years old had good financial behavior in term of saving. In another word, as they grew older they cultivate better saving habit. The findings also showed that the respondents with the good financial behavior were among those who were good in saving their income. Further study is suggested to identify factors that influence the financial behavior among teachers. The financial behavior can describe the financial well-being of an individual or group which has an impact on the individual productivity level.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».