Ramification of crowdfunding on Bangladeshi entrepreneur’s self-efficacy
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
The novel funding sources turn out to be important for the Small and Medium Enterprises (SMEs) sector all over the world especially after 2007-2008 world financial crisis. Thus, to develop a new business idea and start-ups, SMEs need a sufficient amount of capital. However, after the financial crisis in 2008, SME sector faced the challenges of attracting new capital. Therefore, an innovative method of fundraising for SME was introduced as crowdfunding. Crowdfunding indicates financing a project or an idea via the internet owing the help from the many investors or donors of a society. Since there are limited works about the influence of Crowdfunding on Entrepreneur Self-efficacy (ESE), hence, to minimize the research gap and to achieve the objective of the study, we conduct a quantitative research among 190 entrepreneurs in Bangladesh using crowdfunding based on Social Cognitive theory. The data were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) in IBM-SPSS-Amos 25.0 and the stated hypotheses were tested. The study found a direct and positive effect of Crowdfunding on Entrepreneur's Self-efficacy (=0.924, P=.001). Overall, the result has landed support for crowdfunding, which indicates that it can influence on self-efficacy of entrepreneur. In order to determine the need of crowdfunding, we have explained and statistically demonstrated how crowdfunding can provide a supplementary channel where firms can gain finance and to create self-efficacy of entrepreneurs through exploiting the potential of internet.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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