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Enregistrement W3045622718 · doi:10.1108/jsbed-02-2019-0074

Contextual factors of entrepreneurship intention in manufacturing SMEs: the case study of Iran

2020· article· en· W3045622718 sur OpenAlexaff
Sahar Ahadi, Sara Kasraie

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business and Enterprise Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipMarketingThematic analysisBusinessSmall and medium-sized enterprisesSet (abstract data type)Qualitative researchPublic relationsKnowledge managementPsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to establish the contextual factors that influence entrepreneurial intention to start the small and medium enterprises (SMEs) in Iran and to investigate why some manufacturing sector entrepreneurs achieve growth objectives while others do not. Design/methodology/approach In-depth semistructured interviews of 25 participants were used to investigate the contextual factors of entrepreneurship intention. On the basis of the data collected, a thematic content analysis has been carried out. Findings A set of contextual and cultural factors has been highlighted by the analysis. Data analysis led to the extraction of three main themes: external, internal and personal factors that were found to be significant determinants of entrepreneurship intention. In relation to the effect of these factors on their entrepreneurial behaviors, it emerged that there were the major barriers to entrepreneurial intentions including lack of resources, financial challenges and economic situation, which affected how they made strategic decisions about their plans. Moreover, the findings show that the key dimensions of organizational structure, public policies, social media, education and soft skills development are vital features and being influential in entrepreneurship. Research limitations/implications The study has industry-specific, size-specific and region-specific limitations. The qualitative research approach affects the generalizable character of the results. Practical implications The research findings have important implications for practicing entrepreneurs, start-ups and policymakers. The manuscript suggests a transition to a more collaborative approach from experts and practitioners in the field through policymakers to tackling the underlying determinants of entrepreneurship intention in Iran as a motive to economic growth. This research is significant since its findings should help regulators and investors better understand the opportunities and threats among manufacturing SMEs. This study implies a step forward in research into the entrepreneurship intention and SMEs literature, since the results differ from the evidence found for large companies in developing countries such as Iran. There is also a great contribution toward the debate regarding the need to consider the context and the type of firm in enterprise development studies. Originality/value This is the first empirical study conducted in Iran that explores three key elements of entrepreneurship intention interactively in Iran through qualitative research analysis. The research study fills a literature gap on the determinants of manufacturing SMEs’ functions. This manuscript explores the contextual factors that influence on entrepreneurial behavior in a conflict country context, using a thematic analysis for in-depth results. A new approach to evaluating entrepreneurial opportunities was used. The advantage of this empirical strategy is that it takes into account in more detail the content observations and experiences with the industry-specific insights. It also gives more description about the contingent nature of practice. Moreover, this qualitative research acknowledged the areas of conflict and contradiction around entrepreneurship phenomena among SMEs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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