Challenges of rural women entrepreneurs in Bangladesh to survive their family entrepreneurship: a narrative inquiry through storytelling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Family entrepreneurship benefits women because of their economic, family, and social needs. But, as rural women, it is not much easy for them to maintain their family entrepreneurship successfully. Thus, this paper aims to explore the main challenges faced by rural women entrepreneurs in Bangladesh to survive their family entrepreneurship. Design/methodology/approach This study is qualitative in nature, based on narrative inquiry. The purposive sampling technique was used as a part of a non-probability sampling method to collect the data from rural women entrepreneurs from three districts (Khulna, Shatkhira, and Sylhet) in Bangladesh engaged in family entrepreneurship. No new information was found after collecting the data from seven (07) respondents; thus, they were chosen as the final sample size. Findings The findings show that rural women entrepreneurs faced primarily social and cultural, financial, and skill-related challenges, though they face other challenges to survive their family entrepreneurship. The attitude and perception of society toward women and their roles are at the root of social and cultural barriers. Researchers also found that financial challenges have a colossal impact on rural women and the other problem. Practical implications Although entrepreneurial activities are essential for socio-economic development in these developing countries, this research adds to the existing information by highlighting the main challenges that rural women face when they want to be business owners and entrepreneurs. Originality/value Research on rural women entrepreneurship in Bangladesh is limited and new. This study can provide an overview of the challenges faced by the rural women entrepreneurs and provide them with a blueprint for the development of women entrepreneurs in developing countries.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».