Digital capital and food agricultural SMEs: Examining the effects on SME performance, inequalities and government role
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Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an explorative and interrogative profile of digital capital on SMEs within the agricultural food sector, focusing on SME farmers. Digital capital is deemed the new capital essential for farmers. The paper examines the opportunities and threats offered by digital capital and explores how it influences agricultural SME performance and how it leads to digital inequalities. The study purposively sampled three South African agricultural provinces and adopted a purposive sampling technique to collect quantitative and qualitative data. With the undoubted contribution of SMEs to social and economic fronts, the study chronicled how digital capital has improved the value chain processes while unearthing the barriers to digital tools access. It emerged that SMEs face many adoption challenges; hence it is debatable to link positive SME performance to digital capital adoption. It emerged that agricultural SMEs mostly adopt complimentary service digital tools, indicating that digital capital is a catalyst for inequalities. While the government has implemented some initiatives to promote digital capital adoption, such interventions remain inadequate. The study contemplates other initiatives that could be adopted to address the barriers SMEs face in this digital era, hence closing the inequalities gap within the industry. SMEs should be subject to public policy support and protection, particularly on digital capital incentives and sponsorship. The government must regulate some digital capital tools which are more harmful than productive.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle