Measuring the Impact of the Corona pandemic on bank credit in the Kingdom of Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus (COVID-19) pandemic is a disease caused by the new Coronavirus, whose symptoms began to appear in China in December 2019. The World Health Organization has classified COVID-19 as a severe pandemic, and some cases of the disease have caused deaths. The new coronavirus can spread from person to person. For this reason, countries closed their airports, stores, and places of economic importance, which led to the fall of some countries from the economic point of view due to the pandemic and the complete closure of the country. The current research examines the impact of the Corona pandemic on the performance of bank credit in the Kingdom of Bahrain in a sample of banks in the Kingdom of Bahrain, which are three conventional banks and three Islamic banks. The research was based on the financial reports for the third quarter of the year 2020. A person from the selected banks in order to reach the desired results. The method used in the research is a descriptive and analytical approach. The research found results, the most important of which is that some banks in the Kingdom of Bahrain suffered a severe loss by comparing their financial reports in September of 2019 before the Corona pandemic with September of 2020 in the Corona pandemic. The questionnaire demonstrated a decrease in bank credit to banks by customers from a month ago, March to September of 2020.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».