The Roles of Government Funding in Enhancing the Competitiveness of Small and Medium-sized Enterprise in Sabah, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted in order to determine the roles of government funding in enhancing Small and Medium-Sized Enterprises in Sabah, Malaysia. Specifically, the study is focused on the Small and Medium-Sized Enterprises in Sabah, Malaysia which were funded by many government-linked agencies such as Yayasan Tekun Nasional, Amanah Ikhtiar, Koperasi Pembangunan Desa and Agro Bank. This qualitative study was carried out in the rural and urban areas in Sabah, Malaysia. The findings of this study revealed that there are several main roles of government funding to enhance the competitiveness of Small and Medium-Sized Enterprises in Sabah, Malaysia. These four main roles were namely provision of access to capital for opening and improving the business, provision of access to capital for skills and knowledge development, improvement of entrepreneurs’ relations, and promoting entrepreneurship and reducing “fear of failure”. In accordance, it can be concluded that the government funds are instrumental in the success of the efforts to enhance the competitiveness level of the so-called Small and Medium-Sized Enterprises in Sabah, Malaysia. Besides, it is highly recommended that state government and all parties (the stakeholders) should specifically implement efforts to fund the Small and Medium-Sized Enterprises as well as to improve their level of competitiveness.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».