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Enregistrement W3175288686 · doi:10.3126/mef.v11i0.37835

Breaking the Wall of Poverty: Microfinance as Social and Economic Safety Net for Financially Excluded People in Nepal

2021· article· en· W3175288686 sur OpenAlexaff
Karun Kishor Karki, Nirajan Dhungana, Bhesh Bahadur Budhathoki

Notice bibliographique

RevueMolung Educational Frontier · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofinanceCollateralFinancial inclusionPovertyBusinessFinancial servicesGovernment (linguistics)Economic growthContext (archaeology)LoanEconomic interventionismFinanceEconomicsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfinance is a financial service aimed at economically underprivileged people who have no or limited access to formal financial institutions such as banks due to the lack of financial resources, collateral, or low income. Microfinance institutions provide a collateral-free loan to low-income individuals with the principle of financial inclusion, which allows them to invest in various self-employment activities. In this article, we critically review the development of microfinance and its issues and challenges in Nepal. More specifically, using the concept of the Grameen Bank model and its relevance in the context of Nepali microfinance institutions, we explore how microfinance can be an effective tool of financial intervention to alleviate rural poverty in Nepal. Methodologically, we utilize secondary data sources such as government and non-government reports and existing empirical studies. We offer recommendations for policymakers to establish appropriate modalities, programs, and microfinance services targeting the socio-economic transformation of rural communities in Nepal. We conclude that the government and financial institutions can stimulate microfinance institutions through multidimensional interventions and facilitation to advance the socio-economic status of financially underprivileged people in rural communities in Nepal.

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 enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,723

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 savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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