The potential of mobile remittances for the bottom of the pyramid: findings from emerging Asia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the extent to which low‐income migrant workers in emerging Asia are aware of and are likely to use mobile phones for remitting money to family members at home. Design/methodology/approach Data were obtained through a survey of 1,500+ local and overseas migrant workers at the bottom of the socio‐economic pyramid and subsequent qualitative research in Bangladesh, Pakistan, India, Sri Lanka, the Philippines and Thailand. Findings Findings reveal that less than a quarter of respondents in India, Pakistan and Sri Lanka were aware of such services. However, the Philippines and Thailand reported awareness of levels of over 40 percent. Using a logit model to assess socio‐economic characteristics of those aware of such services (versus those who are not), findings revealed those aware of such services tended to enjoy higher standards of living, in terms of both income and education and ownership of mobile phones and bank accounts. Barriers to use are also explored. Originality/value This study is likely one of the first of its kind in attempting to empirically estimate socio‐economic characteristics of those aware of such services versus those who are not. Such findings can, undoubtedly prove useful to operators in deciding how best to market such services, including addressing potential barriers to use, such as perceived ease of use and trust and reliability issues.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».