Banking on refugees: Racialized expropriation in the fintech era
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.
Notice bibliographique
Résumé
Fintech and digital financial services involve the delivery of financial products and services through technology. Fintech companies are part of a financial lending infrastructure claiming to offer an alternative to ‘big banks’, and are often touted as digitally disruptive technology that is rapidly reshaping financial inclusion agendas and improving the lives of the poor. For many refugees living in camps and informal settlements in Kenya, fintech is often the only viable option for credit or microfinance aid. While refugees are often excluded from credit, the spread of fintech as a solution for direct peer-to-peer aid transfers from the Global North to refugees has resulted in the uneven distribution of credit access and livelihood support. Through fintech, private citizens and groups in the Global North are able to disrupt and subvert refugee assistance, deeming some worthy of aid while others face ongoing exclusion. While fintech remains a hopeful source of greater efficiency and empowerment, the direct transfer of aid money masks profit and corporate power by only extending assistance to those refugees who are appropriately entrepreneurial, that is to say those who will start small businesses and pay back their loans. This paper argues that processes of financial inclusion carried out by and through fintech are still distinguished largely by exclusion. In so doing, this paper highlights a theoretical position that refugee governance is embedded in racial forms of capital accumulation and expropriation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle