Determinants of Financial Behaviour: Does Digital Financial Literacy (DFL) Foster or Deter Sound Financial Behaviour?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rise in bankruptcy cases among Malaysia’s younger population shows that youngsters have weak money management skills or financial behaviour (FB). Digital financial goods and services (DFS) have increased in popularity because of social isolation due to COVID-19 disease. Therefore, digital financial literacy (DFL) - financial literacy (FL) from the digital standpoint has spurred. Based on the theory of planned behaviour, DFL is expected to influence oneself in executing good FB. This study examines the role of DFL in influencing students’ FB, incorporating other vital factors, such as FL, financial attitude (FAT), peer influence (PEI), parental influence (PRI), and social media influence (SMI). SmartPLS was used to analyse data from a survey of 183 Malaysian university students using partial least squares (PLS) modelling. The measurement model signified that the instrument utilised was valid and reliable. The result indicated that FL, FAT, PRI, and SMI displayed a significantly positive impact on FB. Meanwhile, DFL negatively affects FB, which surprisingly contradicts the expectation that it could foster sound FB. This study concludes that DFL deters sound FB. In light of DFS's recent ascent in popularity, these results add to the expanding body of knowledge on DFL.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle