MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6992186550

Kulutusluottojen käyttö HAAGA-HELIAn opiskelijoiden keskuudessa

2013· other· fi· W6992186550 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2013
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Power (physics)Quarter (Canadian coin)Production (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kulutusluottojen lisääntynyt käyttö ja niistä aiheutuneet maksuhäiriöt ovat saaneet mediassa paljon huomiota viime aikoina. Tämän vuoksi haluttiin tutkia, miten yleistä kulutusluottojen käyttö on HAAGA-HELIAn opiskelijoiden keskuudessa.\n\nTässä opinnäytetyössä kulutusluotot jaettiin seuraaviin ryhmiin: pankkien myöntämät kulutusluotot ja tililimiitit, pikavipit sekä luottokortit. Teoriaosuudessa on kerrottu näistä kaikista luottomuodoista ja niiden yleisyydestä Suomessa. Sekä kulutusluottojen käyttö että maksuhäiriömerkinnät ovat lisääntyneet suomalaisten keskuudessa viime vuosina, kasvu on ollut melko tasaista viimeisen kymmenen vuoden sisällä.\n\nTämä tutkimus HAAGA-HELIAn opiskelijoille oli kvantitatiivinen eli määrällinen tutkimus. Se toteutettiin paperisella kyselylomakkeella, joka jaettiin yhdeksän eri kurssin oppilaille ja vastauksia saatiin yhteensä 196 henkilöltä, joihin kuului sekä päivä- että iltaopiskelijoita. Vastaajista suurin osa oli naisia ja ikäjakauma painottui alle 25-vuoteen.\n\nTutkimustuloksista kävi ilmi, että melkein puolella opiskelijoista on kulutusluottoja, mikä on enemmän kuin teoriaosuudessa esitetään, mutta luottomäärät eivät ole erityisen suuria. Useimmissa tapauksissa luottoja ei ole kasaantunut yhdelle opiskelijalle kovin monia ja tavallisimpia käyttökohteita ovat suuremmat hankinnat, elämisen välttämättömyydet ja matkailu. Kulutusluottojen yleisyyteen ja määriin näyttää vaikuttavan jonkin verran ikä ja tulot, kun taas sukupuolella ei tulosten mukaan ole juuri vaikutusta.\n\nVerrattuna teoriassa esitettyihin tutkimuksiin, HAAGA-HELIAn opiskelijoilla on ilmaantunut hyvin vähän kulutusluottojen aiheuttamia maksuvaikeuksia: näitä henkilöitä oli tutkimukseen osallistuneista vain muutama. Taustatekijöiden vaikutusta maksuvaikeuksien yleisyyteen ei alkuperäisestä suunnitelmasta poiketen tutkittu kovin tarkasti, sillä näiden henkilöiden lukumäärä oli niin vähäinen.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0110,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1870,778

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTheseus (Ammattikorkeakoulujen)Travaux en français237 207