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Enregistrement W1982532876 · doi:10.5539/ass.v10n22p303

An Assessment of Entrepreneurship Programme towards Modern Agri-Technology Usage in Serdang, Selangor, Malaysia

2014· article· en· W1982532876 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Hafidz Abdul Raman, Azizan Asmuni, Khairuddin Idris, Salmizi Saad, Vikrul Adzim Azmin

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésEntrepreneurshipAgricultureNonprobability samplingMarketingBusinessEmpowermentQualitative researchEconomic growthSociologyEconomicsSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem Statement: Malaysia is generally driven by a service oriented industry whereby agriculture was placed at the third ranks of government economic priority. In the agriculture sector, the human capital empowerment has contributed towards agriculture productivity and production success which relates to those people involve in farming as farmers. Recent insight reviled that farmers with quality of an entrepreneur will largely to succeed in agriculture based business. Hence, a lot of agriculture based business depends on agriculture entrepreneur in Malaysia. Thus, an assessment study was done for one of entrepreneurship programme held in Serdang and its relation to entrepreneurship development in Malaysia. Methodology: The research design of this study employs qualitative research method. Data were gathered using social inquiry and in-depth interview techniques. It was used to develop a better understanding of the programme particularly in aspects of course content, their individual perception, and personal experience towards the programme. Sampling method was done via a purposive sampling. Five respondents were chosen and interviewed. Findings and discussions: The interviews of respondents indicated most of farmers or agri-entrepreneur was male, ranging age from 20 to 50 years old and majority mean of agriculture field experience is three years. They became an entrepreneur by inner intuition, learn farming from their parents, and one of them had influenced by his surrounding environments. They were highly specialized in their field, business minded, and very committed to their business venture. All respondents know how to use the technological application of fertigation planting system in growing crops. Finding also shows early acceptance of mediated change to entrepreneurs whereby improving their knowledge, attitude and skill. Thus, entrepreneurship values showed in them are; 1) must have planning and aim, 2) past farming experience, 3) believed in their self, and 4) continue and eager to improve the farming business. This study shows one can succeed in doing business venture through the will power, able to control focus on aims and later will generate profit thereafter. As to succeed in life, they only have to continue pushing the limits and sustainability of their business.Conclusions: The entire respondent shows improvement after the incubation programme and after finish the programme they become a successful entrepreneur where the evidence by their actions for at past, present experience, and in their future aims. This programme is a good programme meant to be as intermediary programme where improving the life of farmers and nurtured them becoming an experience agri-technology entrepreneur.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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