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Enregistrement W3125662612 · doi:10.5430/ijfr.v12n3p157

Strategies of Sustainable Cooperative Partnerships

2021· article· en· W3125662612 sur OpenAlexvenueno aff
Misbahul Munir, Maretha Ika Prajawati, S Basir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBusinessLoanDemocracyDescriptive researchSustainable developmentFinanceFinancial servicesEconomic growthMarketingEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperatives also have an active role in efforts to enhance the life of the nation and to realize a national economy based on the principles of family and economic democracy. The problem faced by cooperatives today is that cooperatives are less able to become business institutions that provide good services to all members and society in general. Limited funds and low human resources become a barrier for cooperatives to develop. Partnerships between cooperatives and other financial institutions are alternatives to improve cooperatives in developing their businesses. This study purpose on developing a cooperative economic development through a strategic partnership approach between cooperatives and other financial institutions so that cooperatives can grow, develop, and be sustainable. The method used in this research is descriptive qualitative research using in depth interview with informant. The informant is a cooperative for savings and loan managers who are willing to be interviewed in Batu City. The results showed that the cooperative strategy in building partnerships between cooperatives and other financial institutions was carried out based on the principle of mutual benefit. Cooperatives need to improve themselves so that they can meet the feasible and bankable criteria. Thus partnerships between cooperatives and other financial institutions will be established, thus cooperatives will grow and develop.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0020,021
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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