Impact of Small and Medium Enterprises SMEs on Rural Development in Sindh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the impact of Small and Medium enterprises (SME’s) in economic development in general and with reference to Rural Development, in particular, to analyze the export potential of Pakistani’s SME’s and its impact on the economy of Pakistan. Data were collected from 100 SMEs business exports in Pakistan by using simple random technique and Structural questionnaire is the basic tool for measuring export potential. Data from developing countries were collected through secondary sources and data were analysis by using Gen-Stat-statistical software. The response rate was 90% 180 samples were responded in this research. Gen-Stat statistical software has been used to analyses the data. It was revealed that the export potential of SME’s in Pakistan is much better than among third world countries but compare to developing world we are bit slow in developing export markets in the world. The strategic planning and resources should be needed for increasing export through SME’s. The results showed that Pakistani’ SME’s using only small portion in the export of the SME’s products where as other developing countries like Malaysia, Thialand, Japan they develop their economy through SME’s. A survey was conducted in various districted of Pakistan and specially 60% from the interior Sindh province. Sample size was 200 and using simple random technique. The growth of SME in Pakistan is increasing in last decades and especially in the interior Sindh the women’s are more actively participate in developing Small and Medium Enterprises business in Sindh. It was revealed the Government and private sector should encourage women’s to participate more in developing SMEs in various parts of Pakistan.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle