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Enregistrement W2301427221 · doi:10.5539/ibr.v9n2p127

Challenges and Opportunities for the Textile Industry in Ghana: A Study of the Adinkra Textile Sub-Sector

2016· article· en· W2301427221 sur OpenAlexvenueno aff
Josephine Aboagyewaa-Ntiri, Kwabena Mintah

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTextileProfitability indexTextile industryBusinessPrivate sectorEconomic sectorEmpirical researchIndustrial organizationState (computer science)MarketingEconomyEconomicsEconomic growthFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The purpose of the study is to examine the challenges facing the Ghanaian textile industry with emphasis on the Adinkra textile cloth printing sub sector in Ghana, as well as opportunities for improving the industry. The sub sector is distinct and has different dynamics from other sub sectors of the broader textile industry. The study informs policy makers and private sector on the factors resulting in the decline of the Adinkra textile sub sector and the need to sustain the sub sector of the textiles industry due to its heritage importance and contribution to the economy. It also examines potential business opportunities for local and international firms to invest in the textile sub market for expansion and profitability. An empirical research design with mixed-methods approach was used in this study. A qualitative approach (semi-structured interviews) was used to collect the data, coded and analysed using standard NVivo software which generated quantitative outcomes for descriptive statistical analysis. Qualitative approach was also used to interpret the findings of the study. The results indicated that, factors such as lack of access to capital, outmoded forms of technology, issues with supply chain and nature of the dyes for printing the textile cloths are primarily responsible for the declining state of the sub sector. The implications of the challenges and the declining state of the sub sector are discussed and solutions proffered to solve the challenges.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,367
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,011 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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