Small and Medium Entrepreneurship in Saudi Arabia's Vision 2030 and Its Role in Reducing Unemployment in the Kingdom of Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
SMEs (small and medium-sized enterprises) account for 60 to 70 percent of jobs in most OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) countries with a particularly large share in Italy and Japan, and a relatively smaller share in the United States. Throughout; they also account for a disproportionately large share of new jobs, especially in those countries which have displayed a strong employment record.In Saudi Arabia, more than two-thirds of the population are younger than 30 and about 100,000 graduates enter the job market each year. The present paper discusses what measures should be taken and highlights the importance of understanding the relationship and interaction between unemployment and entrepreneurship. The present research focuses on studies that explain small and medium-sized entrepreneurship and its role in reducing unemployment in the Kingdom of Saudi Arabia. Both qualitative and quantitative approaches are used to collect data that may contribute to a better understanding of the employment issues of Saudi young men and women. Besides; we introduce entrepreneurship Survey Questionnaire; this survey has focused mainly on understanding the relationship and interaction between unemployment and entrepreneurship. In this survey, a more balanced view is taken by examining the factors which contribute to creating more job opportunities.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».