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Enregistrement W4410049854 · doi:10.1108/jbsed-07-2023-0056

Toward increasing financial inclusion and sustainability of indigenous microenterprises in Africa in the presence of financial literacy

2025· article· en· W4410049854 sur OpenAlexaff
George Okello Candiya Bongomin, Elie Chrysostome, Jean Marie Nkongolo-Bakenda, Pierre Yourougou

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Socio-economic Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversity of ReginaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyFinancial inclusionIndigenousSustainabilityInclusion (mineral)BusinessFinanceLiteracyEconomic growthFinancial servicesEconomicsSociologySocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The main objective of this paper is to explore the link between financial inclusion and the sustainability of indigenous micro, small and medium-sized enterprises (MSMEs) in Africa in the presence of financial literacy. Design/methodology/approach This study applied a semi-structured questionnaire to gather data to provide an answer to the set main objective. Findings The results reveal a positive link between financial inclusion and the sustainability of indigenous MSMEs in Africa in the presence of financial literacy, grounded in consumer socialization and social learning theories. Research limitations/implications This study collected data at a single time period. Forthcoming studies could benefit from using experimental design to capture changes in the long run. Practical implications This study offers direction for designing financial literacy curricula aimed at addressing the gaps in financial literacy among MSMEs in Africa. Specialized modules can be developed to equip MSME owners with the ability to make better loan choices and investment judgments, ultimately enhancing business sustainability. Originality/value This study applies consumer socialization and social learning theories to explore the link between financial inclusion, financial literacy and the sustainability of indigenous MSMEs in Africa. This is lacking in most past studies and literature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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