Moving Beyond Silo Thinking: A Deductive Analysis of Financial Literacy, Financial Inclusion, FinTech, and the UN Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy, financial inclusion, FinTech, and the UN Sustainable Development Goals (SDGs) have thus far been scrutinized only in pairs or separately, without considering their interdependencies and impacts. This lack of examination calls for a deductive argumentative approach to comprehensively analyze all four aspects coherently. The objective is to establish a holistic framework for attaining the SDGs through financial literacy, financial inclusion, and FinTech. The argumentation reveals the existence of intricate theoretical and empirical links between all four objects of investigation. Previous silo thinking or bilateral approaches fall short of fully understanding the comprehensive effects. This paper adopts a holistic perspective, with financial literacy serving as the starting point, as it is indispensable for establishing a positive correlation between financial inclusion, FinTech, and the SDGs. Therefore, financial literacy fosters the adoption and utilization of FinTech, contributes to financial inclusion, and facilitates the achievement of the SDGs. The holistic framework can also guide policymakers in formulating recommendations. Decision-makers should adopt a comprehensive outlook encompassing all four points and prioritize the promotion and expansion of financial education.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».