Evaluating the Visual Metaphors of Financial Concepts through Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Adding pictures to instructional materials that are relevant and representational supports meaningful learning. However, it is not always straightforward to generate such pictures, for example, for abstract concepts. It is much easier to make representational pictures of concrete concepts, “table” or “chair”, compared to abstract concepts, “loyalty” or “democracy”. The field of finance is full of abstract or complex financial concepts, such as pension, market value, and asset valuation—to name a few. How do we then make pictures of such financial concepts that can represent them? In this regard, visual metaphors could provide hints as to how complex financial concepts can be presented in the form of pictures. For this purpose, this study analyzed the representation of complex financial concepts in terms of visual metaphors. Visual metaphors of five financial concepts were selected from the financial learning content online. These included: (1) risk diversification, (2) inflation, (3) compound interest, (4) time value of money, and (5) financial risk. Using the content analysis approach, each of the visual metaphors were analyzed to determine how different features of the given financial concept were mapped onto the visual metaphor, making them representational. Results indicate that visual metaphors could be an effective and creative way to present complex financial concepts in the form of representational pictures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».