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Enregistrement W4309399347 · doi:10.33087/ekonomis.v6i2.553

Pengaruh Latar Belakang Pendidikan, Ukuran Usaha dan Literasi Keuangan terhadap Perencanaan Keuangan UMKM Di Masa Pandemi Covid-19

2022· article· en· W4309399347 sur OpenAlexaff
Cintia Sinaring Sinanding, Tantina Haryati

Notice bibliographique

RevueEKONOMIS Journal of Economics and Business · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy and Behavior
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicBusinessData collectionProbability samplingSample (material)Value (mathematics)LiteracyAccountingEconomic growthFinanceEconomicsSociologyMedicineStatisticsPhysicsDemographySocial scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic support in Indonesia during the Covid-19 pandemic is MSMEs. The aims of the study is to empirically test the influence of educational background, business size and financial literacy on the financial planning of MSMEs in South Surabaya during the Covid-19 pandemic. This research uses primary data with quantitative research types using WarpPLS 7.0, the sample in this study is MSMEs spread in the South Surabaya area. Data collection is carried out by questionnaires distributed directly by researchers to MSMEs in the South Surabaya Region using random sampling methods. Hypothesis testing is looking at the probability value (p-value). This study found that educational background and financial literacy had a significant effect on the financial planning of MSMEs in South Surabaya during the Covid-19 pandemic. This phenomenon shows that education background and financial literacy are important factors for MSMEs in South Surabaya during the Covid-19 pandemic in conducting financial planning

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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