Sustaining Family Businesses through Business Incubation: An Africa-Focused Review
Notice bibliographique
Résumé
The influence of business incubation systems on family businesses in African economies has not been thoroughly investigated despite the potential contribution of family businesses to Africa’s economic expansion and the attainment of development goals outlined in the Africa Development Agenda 2063 and the Sustainable Development Goals. Therefore, this study investigates the potential benefits that family businesses in Africa can derive from engaging in business incubation. This study utilised an integrative literature review methodology to investigate the research question. Twenty-three peer-reviewed articles were systematically selected from the Scopus, Web of Science, and Google Scholar databases using the following combination of phrases: “family business” and either “business incubation” or “business incubator”. The findings suggest ways to create a mutually beneficial relationship between family businesses and business incubators to improve long-term sustainability, promote collaboration, facilitate knowledge transfer, and foster an entrepreneurial ecosystem. It also recognises challenges, such as cultural alignment in family businesses. Business incubators in Africa can improve the sustainability of family businesses, such as during the succession, by offering support, resources, and guidance. The South African experience is a role model for the rest of the continent, in this regard. Future research should broaden the sources beyond the three databases utilised, including non-peer-reviewed sources such as grey literature, and extend the focus beyond developing economies.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».