Assessing the Impact of Effective Institutional Capacity on Advocacy for Microfinance Firms – A Case Study of Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates microfinance institutional capacity, the ability and readiness of Microfinance Institutions (MFIs) engage in advocacy in order to achieve a better and efficacious regulatory framework for successful microfinance operations in the Tamale Metropolis, the Capital City of Northern Region in Ghana, West Africa. MFIs covered in this work are those whose mission and vision mandates them to empower women through the provision of broad micro financial services that can improve the financial circumstances of women. The study critically reviewed a sample of MFIs and analysed issues pertaining to institutional capacity building of MFIs and the link to advocacy that could spark favourable policies toward successful empowerment of women. Gathering data encountered enormous challenges but the researchers’ deep insight in the local terrain assisted in collecting sufficient data required for the achievement of research objectives. The research utilised qualitative techniques since the objectives of the study was to develop non-quantifiable insights. Data was therefore dissected using content analysis which assisted in highlighting emerging themes for analysis and findings. From the analysis, the researchers discover that MFIs covered in this study were bereft of plausible advocacy strategy capable of favourably influencing policy reforms that can engender women empowerment. Besides, employees of the MFIs lack requisite advocacy skills and what is more, there appears to be a conspicuous absence of short or long term strategy to equip employees with requisite advocacy expertise. The study discovers MFIs in Tamale Metropolis that seek to expand the frontiers of women empowerment through advocacy achieved very little results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».