Innovation and supply chain orientation concerns toward job creation law in micro, small, and medium enterprises export-oriented products
Notice bibliographique
Résumé
The supply chain of MSME products in the context of export penetration is very important, but MSME actors have not been able to meet all export needs. This study aims to: 1) analyze the supply chain of MSMEs in the context of export penetration in the era of the covid-19 pandemic, and 2) examine the potential of MSMEs to develop in terms of corporate legality, industrial design, and brand registration, as well as the use of digital marketing. This research method was quantitative research with survey approach and normative empirical study. The population of this study was 134 MSMEs, samples from 63 MSMEs in Central Java (Brebes), West Java (Bogor), and the Special Region of Yogyakarta (Bantul). Quantitative data analysis used Structural Equation Modeling (SEM) approach and analyzed with Smart PLS 3.3 software. The results of the study show: 1) the supply chain needs of MSMEs in penetrating the export market in the era of the covid-19 pandemic are very difficult; 2) MSMEs must be able to meet all export needs to create a balanced supply chain, 3) in order to prepare export-oriented MSMEs, they must first motivate and educate, establish policies that support their legality and export management.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».