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Enregistrement W3014881519 · doi:10.1504/wremsd.2020.10028193

Rural community enterprises in Thailand: a case study of participation

2020· article· en· W3014881519 sur OpenAlexaff
Elizabeth Murphy, Worasit Wongadisai, Sumalee Chanchalor

Notice bibliographique

RevueWorld Review of Entrepreneurship Management and Sustainable Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessOutsourcingCommunity participationFinancial managementMarketingFocus groupMarketing managementRural communityCommunity managementEconomic growthFinanceSocioeconomicsManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community enterprises (CE) are a tool to support sustainable community development. They rely on community members' participation using a bottom-up, polycentric approach to management. However, they typically operate in rural areas where the required knowledge, management and marketing skills are often lacking. This study investigated members' participation in CEs and the failures and successes they encountered in participation in organisational, production, marketing and financial management. Data collection involved structured interviews with 400 participants in 200 CEs in north-eastern Thailand. The researchers also conducted focus groups with a successful CE (n = 5) and an unsuccessful CE (n = 7). Results revealed that participation was lowest for organisational, marketing and financial management. Lower levels of participation were associated with lack of time and lack of skill/education. Implications point to the value of outsourcing marketing and financial management for CEs in rural areas.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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