The Architecture of Audacity: Assessing the Impact of the Microcredit Summit Campaign
Notice bibliographique
Résumé
In 1997, a dozen heads of state 1 joined almost 3,000 participants from 137 countries in Washington, D.C. for the world's first Microcredit Summit.During the summit, all agreed on an audacious objective: to reach 100 million of the world's poorest families, especially the women of those families, with credit for selfemployment and other financial and business services by the end of 2005.Now, almost 10 years later, we take stock of the Microcredit Summit Campaign (also called the MCS Campaign, the MCS, or "the Campaign") and its efforts to reach this goal by examining its history, its impact so far, and the path forward.The Campaign's most recent published report states that by the end of 2005, 3,133 microfinance institutions (MFIs) had reported reaching over 113 million clients, 82 million of whom could be classified as "poorest" when they took their first loan.Of these poorest clients, almost 85% were female.Based on the MCS's calculations, and assuming five persons per family, the 82 million poorest clients reached by the end of 2005 had an impact on approximately 410 million family members.These results are quite close to the Campaign's goal-and they probably underestimate the total served by microfinance globally, based as they are on data from only those MFIs that have reported to the MCS.This paper assesses the Microcredit Summit Campaign as an international social movement.2 We describe how, in this instance, a bold commitment translated over the period of a decade into action at a global scale, and became manifest in the development of a complex and collective network.This network has provided the social and political capital necessary for different members of what was once a new field to mobilize resources and areas of support, and ultimately realize the
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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 | 0,016 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».