Revitalising Small Business Growth Strategies: Exploring the Risk-Benefit of Strategic Management Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The growth of small and medium scale business is today, one of the objectives of government due to the role these businesses has to play in the development process of an economy. It is thus not surprising the various government interventions through incentives and grants in this subsector, and the imperative for a search for better ways of achieving growth. This paper is premised on this background with the overall objective of examining the risk-benefits of strategic management approaches of revitalising the growth strategies of SMEs. From a survey design adopted, data were collected from a sample 167 SMEs operators in AkwaI bom State, Nigeria and analysis using frequency and correlation statistics. The result indicated that strategic management approaches such as the balance scorecard, SWOT analysis, Porters’ Five Factor Forces, and PEST analysis all have the risk-benefits of positively influencing the growth strategies of SMEs such as product development, market development, market penetration and diversification but that most SMEs do not usually give adequate consideration of these approaches before selecting and implementing their strategies. The paper concluded that SMEs failures are due to their inadequate consideration of strategic management approaches in the choice of growth strategies and recommended that SMEs should adopt an integrative strategic analysis of the various strategic factors in their operational environment before selecting and implementing their growth strategies. This way, they would grow sustainably and profitably and contribute meaningfully to the growth and development of the economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».