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Enregistrement W4404485423 · doi:10.51867/ajernet.5.4.91

Financial Literacy and Entrepreneurship as Solutions to Poverty in Goma City, the Democratic Republic of the Congo

2024· article· en· W4404485423 sur OpenAlexaff
Bienvenu Kasereka Kayenga, Marie-Therese Mukanyangezi

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Empirical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyEntrepreneurshipPovertyFinancial literacyLiteracyPolitical scienceEconomic growthDevelopment economicsEconomicsPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goma, in the Democratic Republic of the Congo (DRC) is an entrepreneurial city. Everyone whether they are financially educated or not, want to do entrepreneurship by engaging in various activities. But it is not every entrepreneur who succeed to grow their small enterprises to successful business. The objective of this paper is to find out whether financial literacy and entrepreneurship are solutions to poverty in Goma City DRC by interviewing a sample of eighty-six entrepreneurs who are registered and operate in Goma City. The purposive and stratified samples were randomly picked from a population of one hundred and ten entrepreneurs where questions in financial literacy, entrepreneurship and poverty alleviation were asked. The methodology used was quantitative and was aimed at depicting the manner in which financial literacy and entrepreneurship affect poverty alleviation. Aspects of qualitative research were also used through observation. The study made use of financial literacy and entrepreneurship scores against the level of poverty solutions per questionnaire. The research used both primary and secondary data but mainly primary data using a self-structured questionnaire. Data analysis was performed with the aid of SPSS version 16.0, Google Form, Excel and STATA version 15.0 using both descriptive and inferential statistics, econometrics and structural equations modeling. The data collected was then analyzed to establish relationship between financial literacy, entrepreneurship and poverty solutions. From the research findings, all entrepreneurs interviewed were found to have some level of financial literacy and acceptable socioeconomic status and high living standard. In contrast, less successful entrepreneurs exhibited stagnant growth, low level of financial literacy, low socioeconomic status and low living standard and majority of them were found to be in Finance and insurance sector. This study concludes that entrepreneurship is a direct solution to poverty while financial literacy is an indirect solution to poverty in Goma city through entrepreneurship. It further recommends that Government through the Ministry of Entrepreneurship of DR Congo must ensure that entrepreneurs are highly financial literate in order to increase their business rationality and profitability. Furthermore, it suggests that the Government must create the best business climate in order to encourage the entrepreneurship in Goma City.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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