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Enregistrement W2111562696 · doi:10.5539/ass.v8n15p24

The Roles of Government Funding in Enhancing the Competitiveness of Small and Medium-sized Enterprise in Sabah, Malaysia

2012· article· en· W2111562696 sur OpenAlexvenueno aff
Abdol Samad Nawi, Irwan Ismail, Zainuddin Zakaria, Jannah Munirah Md Noor, Bashir Ahmad, Nik Fakrul Hazri, Wan Anisabanum Salleh, Mohd Tajuddin, Nur Raihana Mohd Sallem

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueTaxation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessGovernment (linguistics)Small and medium-sized enterprisesEntrepreneurshipCapital (architecture)Venture capitalEconomic growthFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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