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Enregistrement W3168381718 · doi:10.5539/ijef.v13n7p7

Financial Literacy, Stability, and Security as Understood by Male Saudi University Students

2021· article· en· W3168381718 sur OpenAlexvenueno aff
Amani K. Hamdan Alghamdi, Sue L. T. McGregor, Wai Si El-Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyFinanceFinancial stabilityFinancial planDescriptive statisticsRetirement planningBusinessLiteracyEconomicsPublic relationsSociologyAccountingPolitical scienceEconomic growthFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper recounts an inaugural study of male Saudi university students’ understandings of financial literacy, financial stability, and financial security and how they plan to achieve these. Using convenience sampling, 79 male respondents (53% response rate) from an Eastern Province university completed a six-question open-ended email instrument. Data collected in November 2020 were analyzed using descriptive statistics. Results showed that while their understanding of what constitutes financial literacy was solid enough (with some gaps), their notion of how to ensure financial stability and security was in question. They made no mention of retirement, taxation, or estate planning and limited insurance to medical. Despite self-rating themselves as having good (47%) or average (32%) financial literacy, results suggest an imbalanced personal financial system, which bodes ill for future financial resilience, stability, and security. Respondents placed an inordinate weight on the risky ventures of investing (79%) and entrepreneurship (49%) to make a living and to use for retirement while concurrently not valuing goal setting, budgeting, or funding emergencies. Virtually all (99%) respondents said they planned to learn more about financial literacy, and they tendered an array of ideas for how the university could make this happen.

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)0,000
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 enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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