Entrepreneurship in Turkey and other Balkan countries: are there opportunities for mutual co-operation through internationalisation?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study is to evaluate the entrepreneurship activity in Turkey and the Balkan countries and to show in which fields they can cooperate in the future. Design/methodology/approach Document analysis was used in the research. In this context, taking into consideration the Global Entrepreneurship Index data published in 2019, the entrepreneurial potentials of Balkan countries, its current status was examined. Therefore, Turkey’s contribution to the development of entrepreneurial activities in the Balkan countries is shown in the study. Findings The results of the research show that entrepreneurship activities in the Balkan countries are not at the expected levels. In addition, it is determined that Turkey is in a central position in the Balkan’s entrepreneurship ecosystem in subjects such as especially, product innovation, risk capital, the ability of entrepreneurial start-up and its enterprises show high growth. Other Balkan countries may cooperate with Turkey about the production of technological products and technology transfer issues. Partner incubation programs can be formed. Training activities related to the entrepreneurship ecosystem can be organised together. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this paper is one of the first study that addresses the current situation of Balkan countries by analysing the entrepreneurship index scores of Turkey and Balkan countries (Albania, Bulgaria, Bosnia and Herzegovina, Montenegro, Romania, Croatia, Serbia, northern Macedonia, Greece and Slovenia). It also formulated suggestions on establishing cooperation with Turkey.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».