Assessing the Implementation and Impact of Inclusivity and Accessibility in the Free State South African Banking Sector
Notice bibliographique
Résumé
The implementation and impact of inclusivity and accessibility in the banking sector are crucial to the banking sector’s participation of any country in achieving the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) 1, 4, 5, 8, 10, 11, 16 and 17. This study examines the implementation and impact of inclusivity and accessibility in the South African banking sector, with a focus on the Free State province. Guided by the Sustainable Livelihoods Framework (SLF) and Institutional Theory, this research employs a quantitative, deductive approach to assess two core objectives: (1) the alignment of fintech banking practices with selected Sustainable Development Goals (SDGs), and (2) the identification of barriers to inclusivity and accessibility for women and youth. A stratified random sample of 208 banking professionals—comprising front-line employees, supervisors, and managers—was surveyed using a Likert-type questionnaire. Data were analysed using SPSS version 21. The findings reveal significant progress toward SDGs 1, 4, 5, 8, 10, 11, 16, and 17, reflected in a female-majority workforce, a youthful and educated employee base, and a nationally oriented employment strategy. These attributes signal a strong institutional commitment to inclusive growth and sustainable development. The sector also demonstrates readiness for fintech innovation, supported by high levels of training adequacy, relevance, and accessibility, indicating robust human capital and institutional adaptability to the Fourth Industrial Revolution (4IR) and AI-driven transformation. However, persistent structural barriers—particularly in leadership representation and digital access for women and youth—highlight the need for targeted policy interventions. Integrating inclusive fintech strategies, equitable training frameworks, and development programs is essential to sustaining progress and achieving the goals of the National Development Plan (NDP) and the SDGs. The Free State banking sector offers a promising model for inclusive institutional transformation aligned with global sustainability agendas.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».