Exploring the Financial Literacy Education Practices in a Canadian Aboriginal Community: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Countries around the world, both developed and emerging, agree that financial literacy education (FLE) is of critical importance, with current economic times having led to an opportune moment for financial education. The 2008 global financial crisis (GFC), increasingly complex financial markets, and widespread growth of alternative or predatory financial services are all valid reasons for FLE. At present FLE is considered an essential 21st century life skill for individuals to acquire. Opportunities to teach individuals how to make simple financial decisions about money management and exposure to financial dilemmas an individual might face are some of the approaches used. Ensuring that individuals manage their personal finances effectively so that they have adequate funds to enable a comfortable retirement tends to be the dominating push of FLE. Indeed, this conventional FLE approach is often packaged as easy to acquire skills and knowledge that individuals are expected to follow to effectively manage their finances. The conventional approach also operates from a deficit perspective where assumptions are made about what an individual can or cannot do based on their financial circumstances. Moreover, the social structures that exist to ensure that both poverty and extreme wealth co-exist are not exposed. Therefore, caution should be taken when viewing education as the sole solution to the world’s economic problems as there are other factors to consider such as socio-economic status (SES), gender, culture and behaviour.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».