Entrepreneurship in India's Handicraft Industry with the Support of Digital Technology and Innovation During Natural Calamities
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to identify the characteristics that either foster or stifle digital innovation and entrepreneurship amongst small businesses operating in the Handicraft industry during times of economic downturn.In the eyes of young Indian craft entrepreneurs, digital technology is essential for surviving the crisis and would help, for the most part, the artisanal and handmade goods market and the entrepreneurial spirit.Fifty owners of online handicraft businesses, all of whom held unique craft skills, were interviewed using a qualitative technique, and the researcher then utilized inductive (qualitative) content analysis to draw out common threads from the transcripts.The findings showed that the Pandemic's internal and external factors encourage the movement of handicraft businesses to digital platforms, fostering entrepreneurship and digital innovation.The respondents identified several obstacles, including a lack of available high-quality digital infrastructures, the spread of pandemics, market worries over digital platforms, and the lack of knowledge and IT skills required to run an online business.The article's findings contribute to the growing body of digital information on novel approaches to entrepreneurship and suggest avenues for carrying out quantitative research toward the end of creating aid programmes for proprietors of handmade goods enterprises during economic downturns.This could serve as a standard against which new policies and tactics for reviving the economy and expanding the handmade goods industry through technological and entrepreneurial ingenuity can be measured.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».