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Enregistrement W3039717659 · doi:10.5430/ijfr.v11n4p111

Role of Islamic Micro Finance in Alleviating Poverty in Bangladesh: A Study on RDS of IBBL

2020· article· en· W3039717659 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Masud Parvej, Md. Asad Iqbal Chowdhury, Md. Kazi Golam Azam, Md. Musharof Hossain, Abdullah Mohammad Ahshanul Mamun

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentPovertyDescriptive statisticsIslamSocioeconomicsSample (material)Ordinary least squaresRegression analysisEconomicsEconomic growthStatisticsGeographyEconometricsMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study is to determine the Role of Islamic Micro Finance in Alleviating Poverty, a study on RDS (Rural Development Scheme) of the Islamic Bank Bangladesh Limited. The study employed interview method, descriptive statistics, T-test, Chi-squared test, and multiple regression analysis to investigate a total of 328 samples (RDS borrowers). The sample has been purposefully selected for the study from two districts of Rajshahi division of Bangladesh. The results of our study indicate that in any category having an income level of more than 5001 to 10000, after access to the RDS scheme of IBBL, overall, 72% of respondent’s income increased. In the case of impact analysis of the program on poverty alleviation, the results of the statistical analysis (regression model) revealed that there is a significant impact of the Rural Development Scheme (RDS) on poverty alleviation (P-value-0.000).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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