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Enregistrement W7126243506 · doi:10.1017/flw.2026.10008

Increasing financial confidence in Canadian women

2025· article· en· W7126243506 sur OpenAlexaffabout
Johanna Peetz, Andrea L. Howard, Samantha J. Hollingshead, Monica Soliman

Notice bibliographique

RevueJournal of Financial Literacy and Wellbeing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Financial managementPsychological interventionIntervention (counseling)Financial literacyGender gap

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Women tend to be underconfident about their financial knowledge. In this longitudinal study, we tested two interventions intended to raise financial confidence and engagement in positive financial management behaviors among young Canadian women ( N = 1119). One intervention included a brief educational task, teaching participants definitions of financial terms. Another intervention challenged social beliefs about financial competence by prompting participants to describe and browse other women’s stories about financial competence experiences on a website. Directly after the interventions, financial confidence ratings from women assigned to either or both of the intervention conditions were about 6% higher than ratings in a control condition. This effect persisted one week later, though a month later the size of the effect had dropped to non-significance. Confidence was linked to better financial management behaviors and more savings. Results also showed that participants in all conditions reported higher financial confidence and better financial management behaviors at later vs. earlier surveys. We conclude that simply reporting on financial attitudes and behaviors over time can increase women’s financial confidence and recommend fostering discourse about finances to close the gender gap in financial confidence.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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