ANALYSIS OF THE SOCIO-ECONOMIC EFFECT OF MICROCREDIT ON MICRO-ENTREPRENEURS USING THE SELF-REPORTED PERCEPTION METHOD AND RELATIONSHIPS WITH OTHERS
Notice bibliographique
Résumé
Microcredit offers an innovative response to non-traditional financing and development needs for marginalized individuals. Here, impact assessment is very useful in that it helps to determine whether or not the objectives set at the onset are achieved and what can be done to correct the impediments to achieve better results. The paper analyzes the socio-economic effect of microcredit through the novel dual approach of self-reported perception and relationships with others. The data were gathered in collaboration with the Fonds Mauricie in November, 2019. Apart from the improvement in the financial indicators of micro-enterprises, the results show that microcredit has enhanced micro-entrepreneurs’ living conditions and family situation at rates of 88 and 91 percent, respectively. Regarding morale, 88 percent of micro-entrepreneurs report feeling better and optimistic about the future, and 92 percent report better relationships with others. In particular, the socio-economic effect of microcredit is determined by a better family situation, better living conditions and better financial situation and business income. These results imply that microfinance institutions must extend their financing to all segments of the population, especially the most vulnerable people such as immigrants and indigenous peoples.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».