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Enregistrement W3133223169 · doi:10.1002/j.sda2.20130302.0001

“Why can't you pay if you can eat?”: Tales of How Women Encounter Unpleasant NGO Practices in Bangladesh

2013· article· en· W3133223169 sur OpenAlexafffund
H.M. Ashraf Ali

Notice bibliographique

RevueStudent Anthropologist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésPovertySolidarityLoanMicrofinanceEquity (law)EmpowermentEconomic growthPower (physics)BusinessPolitical scienceDevelopment economicsEconomicsFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Bangladesh and globally, microcredit has been recognized as a key development tool in the alleviation of poverty. Many international development agencies and donor countries prioritize microcredit to alleviate poverty because of reported success stories of microcredit nongovernmental organizations (NGOs) in mobilizing poor women to participate in incomegenerating activities. Microcredit NGOs construct success stories of alleviating poverty and gender equity in relation to the repayment rate, but little is known about how they deploy strategies to collect loan installments from borrowers. Using ethnographic data collected in the Chittagong Hill Tracts (CHT) of Bangladesh, I examine how microcredit NGOs create unequal power relations between fieldworkers and borrowers to facilitate secure loan recovery. Reflecting on the women's experiences with microcredit programs, I demonstrate how these microcredit NGOs impose the provision of group liabilities, a ‘forced choice,’ upon the borrowers and how they socialize the borrowers into a culture of shaming to enforce repayment obligations. Instead of contributing to the development of norms of cooperation and solidarity that socially and economically empower the entire community, I argue that NGOs instead empower a group of female borrowers, serving their capitalistic interests, which often stimulates social conflict and negatively affects social solidarity.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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