Financing Options and Sustainable Small Business Growth in Uganda: An Optimal Model
Notice bibliographique
Résumé
Small businesses in Uganda continue to lag behind trends in terms of sales turnover profitability, employee growth, while others rarely live to celebrate their first birthday due to various constraints of which financing is at the forefront. This study set out to determine the relationship between various financing options and sustainable small business growth so as to suggest an optimal financing model to ensure sustainable small businesses. The study adopted a cross-sectional descriptive survey design to analyse a sample of 399 small businesses which were selected using stratified random sampling from Kampala Metropolitan Area. Data were collected using a researcher administered structured questionnaire and analysed using descriptive statistics. The relationship between the variables was determined using Spearman’s rank correlation coefficeint. The study established that there is a weak positive significant correlation between traditional debt finance and sustainable small business growth, a strong positive significant correlation between asset-based finance and sustainable small business growth, and a strong positive significant correlation between crowdfunding and sustainable small business growth. The study further established that there is a moderate positive significant relationship between equity finance and sustainable small business growth. The study concluded that improving on the available financing options would improve on the sustainable small business growth. It is recommended that the ideal model for financing small businesses should be the integration of the financing options, but giving priority to; asset based lending, crowdfunding, equity finance and lastly traditional debt finance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».