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Enregistrement W3024824470 · doi:10.3390/jrfm13050096

Entrepreneurial Finance: Insights from English Language Training Market in Vietnam

2020· article· en· W3024824470 sur OpenAlexvenueno aff
Thanh-Hang Pham, Manh‐Toan Ho, Thu‐Trang Vuong, Manh-Cuong Nguyen, Quan‐Hoang Vuong

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipContext (archaeology)Profit (economics)Profit marginEmerging marketsBusinessPovertyMarketingEconomicsFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship plays an indispensable role in the economic development and poverty reduction of emerging economies like Vietnam. The rapid development of technologies during the Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0) has a significant impact on business in every field, especially in the innovation-focused area of entrepreneurship. However, the topic of entrepreneurial activities with technology applications in Vietnam is under-researched. In addition, the body of literature regarding entrepreneurial finance tends to focus on advanced economies, while mostly neglecting the contextual differences in developing nations. Therefore, this research contributes to these topics by investigating the main characteristics of a high potential market for entrepreneurs in Vietnam, which is the English language training market (ELTM). It also aims at indicating the impacts of technology on the entrepreneurial firms within this market, with an emphasis on financing sources. To answer the research questions, this study employs a qualitative analysis and conducts 12 in-depth, semi-structured interviews with entrepreneurs and researchers in the field. The key findings in our study highlight the main contributing factors to the growth of the market, both universally and context-specific for a developing nation like Vietnam. It also lists the leaders in each market segment and the industry’s potential profit margin. The results also show that most entrepreneurs in the ELTM utilized private sources of finance rather than external ones, such as bank loans. It again confirms the idea from previous works that even with the rapid development of the economic and technological landscape, entrepreneurial activities in general barely benefit from additional sources of funding. However, it also points out the distinct characteristics of the ELTM that may influence these financing issues; for example, English training services usually collect revenues from customers before delivering their classes. This is of advantage for entrepreneurs in this area and helps significantly reduce the financial barriers. These findings, which are among the first attempts to contribute to a better understanding of entrepreneurial opportunities in the Industry 4.0 in Vietnam, provide valuable insights for policymakers and entrepreneurs, as well as investors.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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