Export Barriers Food Product Micro Small and Medium Enterprises Based Leonidou Model in Greater Malang: Literature Study
Notice bibliographique
Résumé
There are 762,857 MSMEs in Greater Malang region and 60% of them are in the food sector. They have various types of innovative food products that has the potential to be exported. However, the condition of MSMEs is generally unstable because there are a lot of domestic competition with similar products that is a threat to the survival of MSMEs. Export is an opportunity to overcome this problem. The opportunity for MSME to exports their product are widely open because Indonesia has free trade agreements (FTA) with countries abroad. However, MSMEs in Greater Malang region cannot seize this opportunity. The purpose of the research is to find solutions to export barriers faced by MSMEs in Greater Malang region food products, it is hoped that overcoming these export barriers will help the MSMEs to carry out export. This study uses the Leonidou export barrier classification model, because it is a systematic and comprehensive model. The model can be expanded into several modifiers of the reality of export barriers, including: 1) previous reviewers, 2) referral sources, 3) guidance government sources MSMEs. 4) source from MSMEs. The process of identifying export barriers to MSMEs in Greater Malang region using the inquiry form is a modification, then a validity test is carried out to measure accuracy and reliability to measure the robustness of the research instrument. The data then processed using the SEM-PLS method which is a complex multivariable analysis (many constructs and indicators) simultaneously to build and test the structural equation enabler model and measurement model. The result is a model of Malang food MSME export barriers. Further, this research results are expected to be used practically by the MSMEs to develop their business towards exports. It is also expected to be utilized by the Indonesian policy makers to develop an Internationalization strategy that is more suitable for MSMEs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».