Accountability of Venture Support Agencies: Do They Really Help?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is widespread recognition of the vital role small and medium enterprises (SME) play in the sustainability of the Canadian rural landscape. However, rural entrepreneurs face barriers and challenges throughout the start-up and growth stages of their ventures. The rapid development of e-commerce, coupled with increasing big-box competition and shifting demographics challenge the sustainability of rural SMEs. The literature recognizes gaps in SME owner capability, pertaining to business planning, the use of financial information, the implementation of Information Technologies, and funding. It should be noted that the effectiveness of Government policies regarding support for training in these areas through publically funded agencies is well documented. However, research regarding the effectiveness of these agencies in reaching and meeting the needs of rural venture owners is primarily restricted to funding requirements. This paper examines the utilization and satisfaction of venture support agencies and community organizations by rural SME owners in 14 communities through a Business Expansion and Retention (BR&E) research project conducted in Alberta, Canada. The results indicated that agency usage can be effectively predicted by firm size, degree of localization, and planning. Results indicate that while many owners identified the need for assistance in training and funding, the utilization of support agencies, underscored by the lack of user satisfaction, may hinder rather than enhance venture viability and growth. The implications for government policy are discussed in the context of enhancing the effectiveness of support agencies, thereby contributing to the viability of ventures and the sustainability of rural communities.
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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 | 0,018 | 0,126 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».