MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129938767 · doi:10.5539/ass.v6n11p3

Embodiment and Emotionality of Women Credit Clients: Scrutinizing Agency Constraints of Microcredit Clients in Sunamganj, Bangladesh

2010· article· en· W2129938767 sur OpenAlexvenueno aff
Abid Hussain

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit AntwerpenVlaamse Interuniversitaire Raad
Mots-clésAgency (philosophy)EmotionalityPsychologyIntervention (counseling)Social psychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper unfolds how the agency practices of microcredit clients are produced and reproduced by the intended actions of agents in terms of ‘embodiment’ and ‘emotionality’. To justify the process, data of the present study were collected through in-depth informal interviews and an interview guideline was used for specific questions and issues in the view of analytical framework approach. Socio-cultural constructions within any particular society typify the agency exercise of a particular group of people involved in the process. In this regard, the study finds that ‘emotionality’ and ‘embodiment’ as the confining factors of the clients considered as socio-cultural barriers that are so important to grasp before development intervention and implementation. And the study also finds that the repayment pressure of credit brings emotional stress and anxiety in the everyday life of clients involved with microcredit system. Replication of microcredit operations should consider the internal structure of the particular social locale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetMicrofinance and Financial InclusionTravaux en français237 207