La micro assurance outilde lutte contre la pauvreté :quelle performance sociale ?
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’analyser la performance sociale d’une innovation qui a émergé à la suite des succès du microcrédit, dans les années 1990. Il s’agit de la micro assurance, qui permet de protéger essentiellement les populations à faibles revenus, brisant ainsi le cycle infernal de retour à la pauvreté suite aux divers chocs de la vie quotidienne. Par anticipation, nous avons affirmé que la micro assurance réduisait la pauvreté à travers la performance sociale et que les modèles d’affaires ayant une performance sociale supérieure étaient susceptibles d’atteindre les couches de population les plus pauvres. Les résultats de notre recherche indiquent que les objectifs des organisations dépendent fortement des modèles d’affaires, qui par ailleurs ont chacun une définition de la pauvreté. Nous avons évalué quatre (4) dimensions de la performance sociale; à savoir, le ciblage des pauvres et des exclus, l’adaptation des produits et services à la clientèle cible, l’amélioration de la situation socioéconomique et sociale des clients et de leur famille et la responsabilité sociale de l’organisation. Le modèle communautaire, malgré un score plus faible en ce qui concerne la dimension responsabilité sociale, s’est avéré être le modèle le plus socialement performant avec la moyenne de points globale la plus élevée. Ce modèle met l’accent sur le ciblage des pauvres et sur l’amélioration de la situation socioéconomique des clients, tandis que les autres modèles affichent un score élevé en responsabilité sociale. La priorité accordée à chacune des dimensions dépend elle aussi du modèle d’affaires.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 teacher head, 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".