Entrepreneurs Psychological Perspective and Enterprise Graduation in Eldoret Town, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Micro and Small Enterprises (MSEs) enormously contribute to the Kenyan economy through employment and income generation. In spite of this contribution, their performance in terms of graduation is little understood. The evidence supporting the view of micro and small enterprises as the engine of growth is limited. This study was based on Schein’s model by Edgar Schein career Anchors was anticipated to shade light on the motivation on the graduation of MSEs. The main objective of the study was to determine the effect of psychological perspective of an entrepreneur on enterprise graduation in Eldoret town Kenya. The study was conducted in Eldoret Municipality Central Business District (CBD) in Uasin Gishu County targeting micro and small enterprises licensed and registered by Eldoret Municipal Council. A sample size of 189 was selected in this study. Stratified-simple random sampling technique was used. Primary and secondary data was used to achieve the objective of the study. Primary data was collected using questionnaires and secondary data was collected from Eldoret Municipal achieve. Data was analyzed using descriptive statistics and inferential statistics. The study findings indicated that; the psychological perspective of an entrepreneur had a statistical significant effect with graduation. The study concludes that entrepreneurers’ should enhance their entrepreneurial competence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».