La micro assurance outilde lutte contre la pauvreté :quelle performance sociale ?
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cet article est d’analyser la performance sociale d’une innovation qui a émergé à la suite des succès du microcrédit, dans les années 1990. Il s’agit de la micro assurance, qui permet de protéger essentiellement les populations à faibles revenus, brisant ainsi le cycle infernal de retour à la pauvreté suite aux divers chocs de la vie quotidienne. Par anticipation, nous avons affirmé que la micro assurance réduisait la pauvreté à travers la performance sociale et que les modèles d’affaires ayant une performance sociale supérieure étaient susceptibles d’atteindre les couches de population les plus pauvres. Les résultats de notre recherche indiquent que les objectifs des organisations dépendent fortement des modèles d’affaires, qui par ailleurs ont chacun une définition de la pauvreté. Nous avons évalué quatre (4) dimensions de la performance sociale; à savoir, le ciblage des pauvres et des exclus, l’adaptation des produits et services à la clientèle cible, l’amélioration de la situation socioéconomique et sociale des clients et de leur famille et la responsabilité sociale de l’organisation. Le modèle communautaire, malgré un score plus faible en ce qui concerne la dimension responsabilité sociale, s’est avéré être le modèle le plus socialement performant avec la moyenne de points globale la plus élevée. Ce modèle met l’accent sur le ciblage des pauvres et sur l’amélioration de la situation socioéconomique des clients, tandis que les autres modèles affichent un score élevé en responsabilité sociale. La priorité accordée à chacune des dimensions dépend elle aussi du modèle d’affaires.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».