Advancing Clean Technology Entrepreneurship in the Middle East and North African (mena) Region: Law, Education and Policy Imperatives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Two of the key priorities of the Arab world in the coming years are to develop and deploy clean technologies (cleantech) needed to combat the adverse effects of climate change in the region; and to diversify domestic economies to become low carbon economies with greater prospects for green jobs. However, despite broad political discussions of these policy goals, several countries in the Middle East and North African ( mena ) region continue to lag in terms of the level and adequacy of entrepreneurial cleantech start-up activities. For mena countries to bridge current gaps in entrepreneurial cleantech capital, entrepreneurship education and training is critical. This article investigates the ethical and contextual basis of cleantech entrepreneurship in the mena region. Focusing on clean technology businesses, given their national and global economic and environmental role in future low-carbon societies and economies, the article then investigates the principal causes of the limited development of cleantech entrepreneurship in the mena region. The Qatari example offers original insights on clean technology joint ventures, startups, and projects. The results indicate the need for mena countries to mainstream and integrate entrepreneurial education and training into national action plans and policies on low carbon development, in order to promote local capacity and awareness on cleantech entrepreneurship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle