Impact of Demographic Features of Young Entrepreneurs on Financial Literacy: Meta-Analysis in Delhi NCR
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy capability impacts individuals, families, financial institutions and the economy, as a whole. Financial knowledge is required in every aspect of life in this competitive world. The fundamental object for this analysis is to assess the impact of demographic features of budding young entrepreneurs on their financial Literacy, in the national capital reason of India. The methodology used is, the self-administered and closed-ended questions to collect the experiential data from the young entrepreneurs. Before conducting the survey, dense literature was conducted to understand the background of the concept and to find the research gap. The study reports that a young male budding entrepreneur in the age group of the '20s, started a venture or entrepreneurial activity at an early age and graduate in the field of technology, accounts, economics or management is well versed in understanding the financial implications. The socio-economic culture of India supports the results. The outcome of the study will be useful for the banks, financial institutions, venture capitalist, who involved in financing the start-ups and new ventures moreover, it is also essential for government and policymakers who gives subsidies and other support to make India as a self-reliant nation "Aatm - Nirbhar Bharat".
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».