Barriers to Green Entrepreneurship: An ISM-Based Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Green entrepreneurship is a novel sustainability term. A strategy has recently been put forward to make a business greener by minimizing the harmful impact on the environment and committing to sustainability while maintaining financial imperishability. However, some barriers prevent its implementation to its full potential. This study aims at investigating such barriers following the interpretive structural modeling (ISM) approach for analyzing relationships among them and for their prioritization, for the effective construction of green entrepreneurship. The study revealed that collaboration among stakeholders of business activities is vital to green entrepreneurship. Results also show that R&D and technology are foundational to overcoming other barriers, such as the costs associated with green initiatives, lack of knowledge and subjective awareness in the market, shortage of investors and involvement of private sectors, government regulations, cultural differences, dominating industries, lack of incentive and support mechanism, and bureaucracy. Subsequently, the results indicated that overcoming these barriers will enable us to change the short-term mindset of investors towards green entrepreneurship. Implications of this study include using the revealed set of barriers and their modeled relationships for policymaking as well as the development of better targeted and more effective strategies to overcome these barriers, enabling its implementation to its full potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».