Geographies of Fintech and Everyday Life: Reconfiguring Spaces, Practices, and Scales of Digital Money and Finance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Financial and monetary technologies, understood both through their digital platforms and the materiality of mobile devices, are increasingly pervasive, and now shape the economic practices of individuals, households, and communities. In this critical synthesis we bring together research in economic geography on everyday life and financial and monetary technologies (fintech) to show the centrality of these technologies to daily life, and to suggest ways that research on the geographies of fintech could be deepened through attention to everyday life. We show how a focus on everyday life highlights the impact on fintech end‐users, such as consumers and debtors, and their relationship to the (re)privatization of social reproduction, across a range of practices, spaces, and actors. We also show how financial technologies and digital platforms contribute to the construction and production of the mundane and habitual routines of daily life and connect up often‐thought distinct sites and scales of activity. To demonstrate the value of our critical synthesis, we then analyze two examples, “Buy Now, Pay Later” (BNPL) and “Earned Wage Access” (EWA). These examples show how fintech products reconfigure the everyday life of payments, wages, and debt management, especially for cash‐constrained consumers from whom these products are specifically designed to profit. Critically, we build the literature on everyday life and fintech in economic geography to argue that a synthesis of these literatures—the everyday life of fintech—provides a fruitful avenue to pursue new research at the intersection of the geographies of money and finance, platforms, and the digital economy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».