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Enregistrement W3004116006 · doi:10.5539/ijef.v12n2p82

The Influence of Geographical Coverage on the Microfinance Sustainability and Outreach in Northern Ghana

2010· article· en· W3004116006 sur OpenAlexvenueno aff
Issahaku Salifu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachMicrofinanceSustainabilityDescriptive statisticsContext (archaeology)SocioeconomicsNonprobability samplingSampling framePovertyData collectionBusinessGeographyEconomic growthSociologyMedicinePopulationEnvironmental healthSocial scienceEconomicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study examined for statistically significant relationship between geographical coverage of microfinance institutions and sustainability and outreach from the view point of managers and operational staff in northern Ghana. Structured questionnaire was used in collecting data. The questionnaire was administered to a sample of 181 managers and operational staff of 18 microfinance institutions. The study used primary data. In selecting the respondents for this research paper, purposive and convenient sampling techniques were employed. The questionnaire was personally administered by the researcher. The study was conducted to ethical standards and respondents were made aware that participating in the study was voluntary. Data collected was analyzed using Spearman’s correlation and descriptive statistics. The research uncovered a statistically significant positive relationship between geographical coverage and sustainability and outreach in northern Ghana using Spearman’s correlation. In addition, the use of descriptive statistics showed that geographical coverage of microfinance institution influenced its sustainability and outreach with particular reference to the number of clients served, location of offices or branches, and scope of coverage. This study adds to the literature on geographical coverage and microfinance sustainability and outreach in the context of northern Ghana. This study is limited to only northern Ghana and not Ghana in its entirety.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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