A Machine Learning Model to Evaluate Digital Financial Services Adoption and Sustainable Women Empowerment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Financial services enabled by digital technology can help address the challenges faced by women by overcoming the barriers of proximity and cost. Despite notable advancements in digital financial inclusion in India, women still face obstacles in accessing and utilizing digital financial services. Design/methodology/approach: A machine learning-based self-efficacy-value adoption model (SVAM) is applied to study the influence of self-efficacy and perceived value on the intention to adopt digital financial services (DFS). Likewise, a machine learning-based threshold decision theory was applied to examine the relationship between digital financial services access and the dimension of sustainable women empowerment in rural India. Findings: The results suggest that enhancing user experience and highlighting the benefits of DFS can increase adoption rates among women, thus promoting their economic and social empowerment. Originality/value: In this study, the authors examine an integrated framework based on supervised machine learning to access digital financial services for rural women. They are among the first to apply a self-efficacy-based value adoption model through machine learning to explore this topic. The adoption of digital financial services significantly enhances women's economic, social, and psychological empowerment in rural areas. This evidence-based study will inform policy discussions on developing a gender-sensitive strategy to promote the adoption of digital financial services among women.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».