Importancia de la educación financiera para el desarrollo empresarial de la mujer rural
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Abstract
Este capítulo presenta los avances del proyecto Programa de Educación Financiera para el Fomento y Desarrollo Empresarial de la Mujer Rural de Neiva. Fue desarrollado por el grupo de investigación Cananguchales, con el objetivo de diseñar un programa de educación financiera con base en variables sociodemográficas de las mujeres rurales, así como variables de ahorro, inversión y endeudamiento que permitan el fortalecimiento de la educación financiera reconociendo la importancia de esta, para el desarrollo y crecimiento económico de la empresa y la región. La investigación se desarrolla bajo el enfoque cuantitativo, de tipo descriptivo donde se utiliza la técnica de la encuesta mediante instrumento tipo cuestionario con preguntas cerradas. La investigación se encuentra en la primera fase, sobre la importancia de la educación financiera para el desarrollo empresarial de la mujer rural, la cual se presenta en este texto y se desarrolló a través de la revisión documental y teórica en diferentes bases de datos, frente a la contextualización de la educación financiera a nivel internacional, nacional y regional, profundizando en el concepto, las características, ventajas y aspectos que se deben tener en cuenta, así como las estadísticas o investigaciones que sustentan mediciones o situaciones referente a educación financiera, como por ejemplo, los estudios, análisis o aportes del Banco Mundial, la superintendencia financiera y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), entre otros. Por lo anterior, la importancia de la educación financiera parte de la formación como un aspecto esencial que se debe orientar desde la primera y en todos los niveles, para que el aprendizaje sea permanente y en escenarios prácticos que permita a todos los ciudadanos, fortalecer el conocimiento financiero y las herramientas de información financiera. Finalmente, la educación financiera para el desarrollo empresarial de la mujer rural se sustenta desde la toma de decisión en variables de ahorro, inversión y endeudamiento que consolidan las estrategias financieras a nivel empresarial.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".