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Enregistrement W2942917358 · doi:10.5539/ijef.v11n6p70

Impact of Microcredit on Rural Poverty Alleviation in the Context of Bangladesh

2019· article· en· W2942917358 sur OpenAlexvenueno aff
Shakina Sultana Pomi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertySocioeconomicsContext (archaeology)MicrofinanceRural areaClothingEconomic growthEconomicsBusinessGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microcredit and poverty alleviation have become the two sides of a coin as the role of microcredit on poverty alleviation is well accepted in the arena of economic development. This study is an attempt to analyse the impact of microcredit on poverty alleviation in the rural areas namely Hathazari, Mirsharai and Sitakunda upazilla (sub-units of district ) of Chittagong district, Bangladesh. A cross sectional survey was conducted on the rural part of these three upazillas. Data have been collected through a well-structured questionnaire from 100 microcredit-recipients/borrowers of Bangladesh Rural Advancement Committee (BRAC) and Association for Social Advancement (ASA) - two giant microcredit providers in Bangladesh and from 50 non-borrowers of the study areas. Respondents were selected randomly. Tabular method was used to describe the data. Hypothetically, the outcomes were found significant resulted from chi-square test (X ² -test) and ANOVA (Analysis of Variance) without an exception for clothing expenditure. The study revealed that microcredit disbursed through BRAC and ASA, plays a dynamic role to reduce poverty in the study areas by income generating activities of the poor women borrowers and by improving their living standard. It is found from the study that microcredit has positive impact on income, expenditure, condition of dwelling house, education, health and decision making ability of the poor women borrowers who spent at least five years in BRAC and ASA comparing to the non-borrowers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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