MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7011434382

Microfinance Engagements of the ‘Graduated’ TUP members

2022· report· en· W7011434382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBRAC University Institutional Repository (BRAC University) · 2022
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofinanceMainstreamAsset (computer security)SloganQuarter (Canadian coin)Ain'tPovertyRevenue
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the slogan of ‘credit for the poorest of the poor’, the poorest have not fully benefited from the microfinance revolution of the late 90s in Bangladesh. To bring these ‘left out’ group into the mainstream microfinance, BRAC’s CFPR/TUP program assists them to build-up an asset base (physical, human and social) so that they can have meaningful participation in microfinance activities. After the ‘grant’ phase of the program which lasts for 18 months, as the first step towards the ‘graduation process’, the ultra-poor women form their own groups and are offered small amounts of credit. This study takes a look at the beneficiaries who were selected in the first round in 2002 to explain various dimensions of their engagement with microfinance. With a lower borrower-member ratio and relatively smaller sized credit, microfinance for the poorest may take longer to achieve sustainability. Even within the ultra-poor household group, the better-off ones are more likely to engage themselves with microfinance. Their engagement in semi-formal microfinance does not reduce involvement in the informal financial market. Along with credit, accumulating savings is of utmost importance for the ultra-poor households and their informal savings have increased. Given that almost a quarter of the TUP members may not be credit takers, the importance of appropriate savings products cannot be overemphasized. More innovations in this regard are thus critical.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBRAC University Institutional Repository (BRAC University)Même sujetHistory of Computing TechnologiesTravaux en français237 207