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Enregistrement W4386533066 · doi:10.17705/1jais.00815

Surveilled Inclusion and the Pitfalls of Social Fintech Platforms

2023· article· en· W4386533066 sur OpenAlexaff
Érica Souza Siqueira, Eduardo Henrique Diniz, Marlei Pozzebon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial inclusionCapitalismDialecticInclusion (mineral)ImprisonmentPaymentBusinessPhenomenonFinancial servicesProcess (computing)SociologyPolitical scienceFinanceComputer scienceSocial sciencePoliticsCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While most studies on digital financial inclusion highlight its positive aspects, we focus on the surveillance phenomenon by investigating the role played by microcredit agents who operate digital financial platforms. We combine the concepts of surveillance capitalism and platform capitalism within the digital financial inclusion process and propose a surveilled inclusion model that considers the role of human agents interacting with clients to expand the network effects and control of the digital platform in a dialectic interplay. We combine an instrumental/in-depth case study and critical hermeneutics as methodological strategies to produce results that help to uncover the hidden agenda of social fintech organizations that use digital platforms to provide microcredit. In addition, we expand Zuboff’s concept of surveillance capitalism by including the role of microcredit agents who reinforce the imprisonment of clients in endless cycles of payment and credit renewal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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