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Enregistrement W2935932453 · doi:10.1080/03056244.2018.1546429

The rise of microcredit ‘control fraud’ in post-apartheid South Africa: from state-enforced to market-driven exploitation of the black community

2019· article· en· W2935932453 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReview of African Political Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)PopulationSeniorityGovernment (linguistics)BusinessControl (management)Private sectorEliteMarket economyEconomicsEconomic growthDevelopment economicsPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The end of apartheid in South Africa in the early 1990s did not see the envisaged end to the exploitation of the black South African population, but instead saw simply a shift from state-backed exploitation to market-driven exploitation. This trajectory is especially germane to the country’s microcredit industry, which has spectacularly and wilfully enriched a narrow white male elite while simultaneously helping to fragment and destroy the local rural and urban economies of the black poor. As this article demonstrates, a major aspect of this one-sided enrichment process has involved ‘control fraud’, the process whereby the CEO and senior management of a financial institution use their seniority to defraud customers, shareholders, the government and the general public as they go about maximising their own private short-term financial gains. Already a problem elsewhere in the global South, South Africa has thus joined the growing list of countries that have seen control fraud in the microcredit sector undermine and block progress towards more productive, sustainable and equitable local economies.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,204 · 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