The Problems and Management Strategy of Local Convenience Stores for Business Survival in Violent Situations in Lower-South Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Violence in the lower south of Thailand has happened for more than 8 years, and it has affected the lives of local people; there is economic decline and many businesses are falling. The objective of this study is to analyze the management problems of convenience stores in lower-south Thailand and to study the management strategies of convenience stores for survival in this violent situation. We conducted in-depth interviews with 55 local owners of convenience stores in the towns of the Pattani, Yala, and Narathiwat provinces. We selected the sample by convenience sampling and purposive sampling technique. To analyze the data, we conducted content analysis and descriptive analysis. Violence is a big issue that is contributing to many problems for convenience stores, such as increases in the cost of goods, inability to transfer the business to the next generation, customer decline, and the divide between Chinese Buddhists and Muslims. In addition, franchises such as 7-Eleven have affected local businesses. We found seven management strategies that traders use to help their businesses survive: 1) reduce working hours, 2) proceed carefully in violent situations, 3) classify customers, 4) employ Muslims to work in convenience stores, 5) offer price promotions, 6) set up another business to reduce business risk, and 7) practice self-sufficiency by investing only in necessities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».