Mapping the Evolution of Sustainable Financial Inclusion: A Bibliometric Analysis of Global Trends (2007–2025)
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable financial inclusion is an essential factor for economic development, social justice, and environmental sustainability. The primary objective of this bibliometric analysis is to investigate trends in sustainable financial inclusion publications using 1467 Scopus and WoS-indexed documents published between 2007 and 2025. The review visualized major trends, intellectual structures, and thematic clusters using VOSviewer and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) protocol. This analysis identified eight thematic clusters, including digital finance, Environmental, Social, and Governance (ESG) integration, green finance, and financial literacy, which demonstrate the multidimensional nature of the field. Since 2017, research on sustainable financial inclusion has grown, led by China, India, and the USA, revealing geographic imbalances and underrepresentation of the Sub-Saharan Africa and Central Asia regions. Major barriers identified were financial illiteracy and uncoordinated regulations among institutions. This review suggests critical insights for scholars, policymakers, and practitioners should align inclusive finance with the Sustainable Development Goals (SDGs) and advocate for a shift from mere financial access to systemic, sustainability-driven models. It calls for collaboration between decision-makers and financial institutions to foster inclusive, fair, sustainable, and environmentally responsible financial ecosystems.
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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 | 0,015 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,197 | 0,254 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».