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Enregistrement W4388105444 · doi:10.18280/ijsdp.181029

Factors Contributing to Sustainable Growth Performance in Indonesian SMEs: The Role of Business Incubators

2023· article· en· W4388105444 sur OpenAlexvenueno aff
Muafi Muafi, Prasetyo Hadi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianBusinessSustainable developmentIndustrial organizationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable growth performance is crucial for the development and success of small and medium-sized enterprises (SMEs), particularly in the context of business incubators.Companies must put into practice a number of measures that will promote enterprise sustainable growth performance in order to accomplish this.This study intends to investigate the impact of numerous factors, including external networks, entrepreneurial learning, and the innovation process, on the sustainable growth performance of SMEs.This study also examines how the innovation process mediates the relationship between the sustainable growth performance of an enterprise's development, entrepreneurial learning, and external networks.To understand the impact of each element, we use quantitative approaches in surveys by providing questionnaires to respondents via online platforms.Out of 320 SMEs chosen by purposive sampling technique with several criteria, 290 SMEs in the Province of DKI Jakarta, Indonesia, returned the questionnaire completely and the data can be analyzed further (90% response rate).We use structural equation modeling to process the data with AMOS 7 software.The results of this study show that the innovation process is positively influenced by external networks and entrepreneurial learning, and it positively influences sustainable growth performance of SMEs.Between external network and entrepreneurial learning, the one with stronger influence to innovation process is entrepreneurial learning, although both are found to be significant.Furthermore, this study also proven that innovation process acts as the mediator in the influence of external network and entrepreneurial learning on sustainable growth performance of SMEs.Ultimately, this study has been demonstrated that SMEs who join business incubators can maximize their potentials to innovate and obtain sustainable growth performance through utilizing their external network and carrying out entrepreneurial learning.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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