Pandemic-Era Trends in US Automatic Payment Adoption: A 2022 Behavioral Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study analyses the adoption trends of automated payment methods among different racial groups in the United States during the COVID-19 pandemic in 2022. It investigates the correlations among financial literacy, risk attitudes, customer sentiment, and the adoption of automated payment mechanisms for bill settlements. Method: An analysis of responses from a diverse demographic is conducted using logistic regression on data from the 2022 Survey of Consumer Finance. This analysis investigates the trends associated with subjective and objective financial literacy, consumer sentiment as evaluated by economic perceptions, and risk attitudes among several generations, taking into account race as well. Results: Initial results suggest disparities in the degrees to which financial literacy, risk attitudes, and consumer sentiment are connected with adoption rates among various racial groups. The statistical analysis highlights disparities in the adoption of automated payments among different racial and ethnic groups. Discussion: The findings underscore the complex interplay among socio-economic status, behavioral variables, and technology adoption in the period after the pandemic. This methodology aligns with current scholarly works on behavioral finance, which emphasize the need to consider both individual psychological aspects and wider social impacts in the process of making financial decisions. By incorporating racial diversity into the research, the study provides a valuable understanding of how cultural and demographic factors interact with behavioral aspects in the particular setting of financial technology adoption during a time of substantial economic transformation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».