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Enregistrement W4416392490 · doi:10.3390/jrfm18110649

Government Policies for Promoting Financial and Fiscal Literacy: Evidence from a Questionnaire-Based Study

2025· article· en· W4416392490 sur OpenAlexvenueno aff
Héber Gonçalves, Luís Pacheco, Fernando Oliveira Tavares

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial literacyCompetence (human resources)Sample (material)Government (linguistics)PopulationContext (archaeology)PortugueseLiteracyPublic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to assess the level of financial and tax literacy among the resident population in Portugal, as well as to evaluate their perception of existing public measures in this field. Financial literacy is a key pillar for individual development and for making informed economic decisions. Recent data indicate that Portugal lags behind the European average in this area, underscoring the importance of this research. Using a questionnaire applied to a representative sample of the Portuguese population, the data were analysed through statistical methods. The results reveal a reasonable level of knowledge in areas such as budgeting and saving, but also significant shortcomings in the tax domain. In a global context marked by economic, political, and geopolitical instability, financial literacy stands out as a strategic skill essential for both individual and collective resilience. A lack of competence in this area is linked to poor financial decisions, over-indebtedness, and economic exclusion. The findings underline the need for a more systematic and structured approach to financial literacy in Portugal. This study offers practical recommendations designed to promote a more informed, prepared, and financially inclusive population, thereby contributing to the country’s economic sustainability and development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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