A Case Study of Financial Literacy and Debt of Immigrants in Lloydminster, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The high debt-to-income ratios and the low financial literacy levels among Canadian immigrants are hindering public welfare, macroeconomic policies, and economic growth. The purpose of this qualitative exploratory case study was to explore why immigrants to Lloydminster, Canada possess high debt-to-income ratios in their financial portfolios by examining pertinent themes and patterns between their debt profiles and their financial literacy levels. The life cycle hypothesis, rational choice theory, and bounded rationality theory grounded the study. Data collection from the purposeful sample included semistructured face-to-face interviews with 13 adult immigrants and a focus group discussion with 6 adult immigrants, all of whom lived, worked, or owned a business in the city of Lloydminster. The application of Yin's 5-step data analytic procedure revealed key findings that described the pattern between immigrants' debt profiles and their financial literacy levels including environmental curiosity, excellent credit score, family survival, rational decision making, social institutions, economic institutions, pressure impacting financial decisions, credit facility impacting financial decisions, emotions impacting financial decisions, and discount deals impacting financial decisions. Immigrants to Canada can utilize the findings from this study to develop their financial literacy levels and stay committed to making sensible financial decisions, thus triggering positive social change. Sound spending habits could have positive implications for Canada's Gross Domestic Product growth and immigrants' wellbeing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».