The impact of bank financing and internal financing sources on women’s motivation for e-entrepreneurship
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
Purpose The purpose of this paper is to examine the impact of bank financing and internal financing sources on women’s motivation for e-entrepreneurship. Design/methodology/approach Female owners of e-businesses in India were surveyed regarding their perceptions of bank financing, internal financing sources and their motivations for e-entrepreneurship. Findings The findings of this study show that bank financing and internal financing sources positively impact women’s motivation for e-entrepreneurship in India. The results show that family status, education, easy access to new business information and location positively impact women’s motivation for e-entrepreneurship in India. The findings also show that bank financing has a higher impact on women’s motivation for e-entrepreneurship compared with internal financing sources. Research limitations/implications This is a co-relational study that investigated the relationship between bank financing and women’s motivation for e-entrepreneurship and the relationship between internal financing sources and women’s motivation for e-entrepreneurship. There is not necessarily a causal relationship between the two. The findings of this study may only be generalized to individuals similar to those that were included in this research. Originality/value This study contributes to the literature on the impact of bank financing and internal financing sources on women’s motivation for e-entrepreneurship. The findings may be useful for investment advisors, the Indian Government and entrepreneurship consultants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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