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Enregistrement W2585589725 · doi:10.22230/cjnser.2016v7n2a236

Is There a Credit Union Difference? Comparing Canadian Credit Union and Bank Branch Locations

2017· article· en· W2585589725 sur OpenAlexaffvenueabout
John Maiorano, Laurie Mook, Jack Quarter

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredit unionQuarter (Canadian coin)PopulationCredit historyDemographic economicsEthnic groupBank creditCredit card interestDimension (graph theory)EconomicsGeographyFinancial systemCredit riskCredit referencePolitical scienceFinanceDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study of credit union and bank branch locations and neighbourhoods in Canada seeks to discover if there is a distinct credit union niche. The study builds on an earlier paper of credit unions and banks in the US which found that credit unions in Wisconsin, Arizona and New Hampshire were more likely to be located in lower-income areas than bank branches (Mook, Maiorano & Quarter, 2015). In Canada, we find that credit union branches are over-represented in rural areas, and under-represented in large population centres relative to bank branches. Additionally, credit unions are overrepresented in middle income areas and underrepresented in high income areas compared to bank branches both at the national level and in all provinces where differences are statistically significant. Another significant finding is that while both credit unions and banks cater to marginalized communities, the type of marginalized communities they cater to distinguishes them. Making use of the Canadian Marginalization Index, we find credit union branches in Canada to be overrepresented in communities marginalized along the dimensions of Material Deprivation and Dependency, while bank branches are overrepresented in communities marginalized along the dimension of Residential Instability and Ethnic Concentration.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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