Les consommateurs argentins et mexicains utilisent-ils des critères différents lors de la sélection d'une banque?
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’article s’intéresse aux comportements et attitudes de consommateurs argentins et mexicains à l’égard d’institutions financières. Il présente les résultats d’une enquête réalisée à Córdoba (Argentine) et à Monterrey (Mexique) auprès de consommateurs. Malgré certaines similarités entre les consommateurs argentins et mexicains, les résultats indiquent aussi des différences importantes au niveau des comportements. Une plus grande proportion de Mexicains dans l’échantillon détient un compte en banque par rapport aux participants argentins, en plus de faire affaire avec plus d’une banque. Par contre, lorsque les participants ont été interrogés sur leurs critères de sélection d’une banque, peu de différences ont été noté entre les deux échantillons. Les conclusions qu’on peut en tirer ont des implications pour les institutions financières désireuses de s’implanter dans ces pays.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".