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Enregistrement W2070920800 · doi:10.6000/1927-5129.2015.11.39

Women Entrepreneurship: Problems Faced by Rural Women Entrepreneurs in Sindh Province of Pakistan

2015· article· en· W2070920800 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Har Bakhsh Makhijani, Muhammad Ismail Kumbhar, S. Habib Mughal, Urooj Talpur

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWomen entrepreneursEntrepreneurshipQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsScheduleMultistage samplingPopulationEconomic growthGeographyBusinessSociologyDemographyEconomicsManagementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural women consist of more than one quarter of the total world population and world over they are an essential and fundamental force in the development processes that are the main factors to socio economic progress. There have been a number of serious obstacles; some of them are social, managerial, production and marketing constraints and difficulties arises both from within and outside differ from enterprise to enterprise.This study was carried out in Sindh province of Pakistan. For the study purpose 3 districts were selected out of the existing 28 districts, from each district five villages were selected through a multistage sampling techniques. Twenty five women entrepreneurs were selected from each village. Thus making a sample of 375 women was randomly selected for the study. A well structured interview schedule was used to collect information from the women entrepreneurs on their personal and socio-economic characteristics and problem faced by them in entrepreneurship at field level. Statistical techniques like mean scores and percentages were used to analyze the data. Majority of 37.53% of the respondents were within 36-45 years of age. Majority of respondents were single (36%) among these were married (25%) and those who were divorced (17%), while 16% were Widow. 47% women’s entrepreneurs had 6-10 family members, while 40.84% were 1-5 household size. Majority of the respondents had primary education (44%), while only 22.51% had no formal education. Forty four percent (44.16%) of the respondents had >5 years of entrepreneur experience, 40.83% had 6-10 years. Majority (28%) expressed that lack of family cooperation is causing a problem. However 25.33% of respondents reported lack of reorganization of women’s work in the society as a social problem. Almost 40% of the respondents faced lack of credit facilities, while 34.67% of the respondents perceived that complex loaning procedure is a major problem to manage the business. About 32% respondents perceived that inaccessibility of place of work, while 28% respondents perceived as a lack of marketing facility was a major problem. It was recommended that the need for providing family cooperation and women’s involved in entrepreneurs may be recognized in all stage to promote entrepreneurship at field level. Adequate training must be given to the women entrepreneurship at field level and guidance at all stages can be effective ways to cope the problems of women entrepreneurs that hinders in entrepreneurship The major problems of micro credit, complex loan procedure, lack of marketing, transport facilities needs to be improved for the successful enterprise development in the province and an appropriate marketing facilities and micro credits through public private organizations may be extended to the rural women for their successful business

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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