The effects of constituency development funds funded projects in contributing to business performance: Asurvey of Juja constituency, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The research endeavours to find out the effects of CDF financed projects on micro and small enterprises growth and performance, how construction sector has benefited from the CDF and ways in which CDF administration can be made better in order to give maximum benefits to Juja constituents. This is because the projects like those of increasing security, health facilities ensure that people are able to lead better lives and engage in income generating activities of which businesses flourishing/mushrooming are the clearest. The overall objective of the study was to survey the effects of the Constituency Development Funds financed projects in contributing to business performance in Juja constituency. The target population included business people, suppliers of construction materials in Juja location who were around CDF projects e.g. schools, hospitals etc. that have been funded by CDF. The researcher selected a total of 70 SMEs for interviews. The researcher adopted random sampling procedure. This was done through random sampling by visiting businesses and CDF financed projects in Juja constituency. Qualitative data was purposefully collected by visiting the business people in Juja location. The research instrument used in the study was a questionnaire and an interview schedule with qualitative questions. The major findings were that CDF projects have done little to develop SMEs in Juja constituency. Most of the respondents felt that no visible benefits have been contributed by projects to the growth of small and micro enterprises in Juja. Also local business men said that construction business has not benefited much from CDF projects. Only a few acknowledged some contribution. Majority of the respondents suggested that CDF should offer low interest loans to the local businesses to improve their performance. Management of CDF was suggested by many should be run by professionals and people from within the constituency who understand the local needs.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».