Key-Factor Strategy of Creative Industry in Distribution Channel: A SWOT Analysis Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to: (1) map the creative industries' strengths, weaknesses, opportunities, and threats in Yogyakarta - Indonesia. The data was collected directly from the source, i.e., primary and secondary data. SWOT analysis is used to analyze the data. The results show (a) the strength factors include: availability of human resources, cheaper living cost, Yogyakarta as a center of culture, tourism, and education; (b) the weakness factors include: low product innovation and creativity, 85.9% of the creative industry do not have a business license, and the creative industry database is not transparent; (c) opportunity factors include: the existence of a creative community, the existence of e-fulfillment (convenience services from JNE), and friendly logistics (digital marketing, warehousing, order fulfillment, technology development, shipping management, and delivery); (d) threat factors include: the existence of an ASEAN free market, namely the Asean Economic Community and product patents (trademarks). The Yogyakarta creative industry should carry out the strategies including (a) the development of the creative industry market; (b) creative industry market penetration; (c) creative industry product development; d) integration into the future; (e) backward integration; (f) horizontal integration, and (g) diversification related to creative industry products.
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle