Self-Regulatory and Self-Governance Frameworks of Microfinance Programme in Kerala
Notice bibliographique
Résumé
We assess the constitution, mode of operation, and self-governance and self-regulatory frameworks of Self-Help Groups (SHGs) Federation in a microfinance programme in a Coastal region in Kerala.This article uses the individual data of 100 microfinance participating households and the data of 15 credit delivery groups in the Evantualic Social Action Forum (ESAF)-MFIL/ESAF-SHG federation in Kerala, India during 2011 and 2019.The data collected from the Trikkunnapuzha, a coastal region of Kerala and the family members of SHGs are mainly Fishermen.This study shows that formation of sample SHGs have been carried out by the field staff (credit officers) of ESAF-MFIL, by utilizing local information networks to mobilize members of new SHGs.This study also shows that SHGs operate with the help of a hierarchy of organizations, namely, branches of ESAF-MFIL and tiers of ESAF-SHG federation.We find that the presence of SHG members in the weekly meetings of SHGs and the participation of members in the discussions at the meetings are crucial for ensuring the smooth functioning of SHGs.We also find that members' compliance with the 'rules' and 'norms' of SHGs, and various other governance attributes are important for the smooth operation of SHGs and delivery of financial services by an MFI.We also find that various governance attributes, such as attendance of respondents, maintenance of transparency, awareness of members about the bye-laws of the group, equal treatment of SHG members, verification of accounts, maintenance of accounting standards of SHGs, responsiveness of SHGs and consensus among the members, are interdependent and crucial in the operation of sample SHGs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».