Notice bibliographique
Résumé
In Lebanon, microfinance is not specially developed. Financial institutions that allocate microcredits are NGOs that are mildly supported by the government. The activity of these institutions affects only 11.5% of the population (IFC, 2008, cited by Mayoukou et al., 2013, p.4). These authors note the lack of empirical data related to microcredit granted by microfinance institutions in Lebanon, particularly regarding the characteristics of their beneficiaries. Our study emphasizes the characteristics of beneficiaries of microcredit allocated by MFIs (microfinance institutions) in Lebanon. As a result of data obtained from MFI heads, the results seem to show that NGOs MFIs give more credit to men than to women, and a low percentage of credit goes to startups. In addition, beneficiaries have a low level of education, poor or moderately poor, and are located in rural areas. Gender discrimination in the allocation of micro-credits was highlighted on the basis of the first data processed in this work. The results of the interviews with MFI’s administrative officials seem to show that the men loan officers may distinguish between male and female beneficiaries and prefer to grant microcredit to a man. Women beneficiaries may have less information about the credits offered by them, or do not take initiative because they live in a patriarchal society. Moreover, men go through their wives to get another microcredit.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».