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Enregistrement W2885231390 · doi:10.1016/j.adolescence.2018.07.010

An assets‐based approach to promoting girls' financial literacy, savings, and education

2018· article· en· W2885231390 sur OpenAlexafffund
Shelley Clark, Marianne Paul, Richmond Aryeetey, Grace S. Marquis

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaGovernment of Canada
Mots-clésFinancial literacySavings accountPsychologyIntervention (counseling)LiteracySample (material)Control (management)FinanceDemographic economicsDevelopmental psychologyBusinessPedagogyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study examined whether micro-savings programs can improve young adolescent girls' financial knowledge, savings behaviors, and schooling outcomes in Ghana. METHODS: We evaluated the short- and medium-term effects of a randomized control trial in which a sub-sample of over 1400 girls living in the Eastern Region of Ghana received financial literacy training and a micro-savings account. RESULTS: Girls in the intervention arm of the study initially exhibited higher levels of financial knowledge, planning, and savings, but some of these effects disappeared within two years. Nonetheless, girls with micro-savings retained their greater knowledge of interest rates, had higher levels of savings, and were more likely to save for school. The effects on girls' educational enrollment was strongest in the second year. CONCLUSIONS: Our results suggest that even relatively young girls can manage micro-savings accounts and that such programs, if sustained, can effectively build girls' financial and educational assets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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