A survey on how different factors impact entrepreneurs' success in food industry
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present an empirical study to detect important factors influencing the success of entrepreneurs who were active in food industry in Tehran, Iran. The proposed study selects a sample of 174 people out of 318 entrepreneurs who were involved in this industry and distributed a questionnaire, which consists of two groups of questions among them. The first group of questions is associated with personal characteristics of the survey people and the second group of questions are related to different financial, infrastructure and supply chain management categories. The study defines entrepreneurs' mental desirability of success in terms of 15 different questions and asks them to provide their insights in terms of five Likert based responses. The results of questions are analyzed using Pearson correlation test and the preliminary results indicate that, among personal characteristics, education and age play important roles on the success of a business plan. The other observation is that the easier entrepreneurs can get loans and financial support, the higher abilities to absorb new customers and the higher chance of success for absorbing new financial resources. Distributions of sales, compared with competing products as well as distribution of after sales service for customers are negatively associated with infrastructures. The rate of success in using new technologies and supply chain management are correlated, which means the better supply chain, the better achievement to information technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».