Banks and Companies Relationships: Evidence from the Guinea Republic in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a better understanding of the relationship between banks and companies in the Guinea Republic concerning the different services that result from their collaboration and the difficulties that most companies on the verge of bankruptcy face. Financial/banking markets have become unavoidable in our socioeconomic life. Today they have become the machine of sustainability. Financial and banking institutions are the necessary canals of the impact of actors in entrepreneurial life. The financial and banking markets influence entrepreneurs' decisions and attitudes, including their business models, by setting the requirements for access to financial and banking services. This qualitative study analyses the relationship between banks and companies in the Guinea Republic. The study has adopted a case study methodology to analyze the relationship between banks and companies. The results of our study show that the relationship between Banks and companies in the Guinea Republic deserves more attention from all public and private decision-makers to make both economic sectors efficient. The significance of this research resides, to the best of our knowledge, it is the first to examine the banking-firm connection in the Guinea Republic context. Therefore, it provides essential insight. This study will inform the banks, firms, and State executives about the issues related to this relationship. The authors hope that the findings of this study and the recommendations will enable the heads of banks and companies to improve existing systems to solve the problems between the two businesses (Banks-Companies) in Guinea.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».