Adoption and diffusion of organizational innovation, the winning mantra for growth: A case of manufacturing SMEs in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
This multiple case study qualitative research examined the impact of adoption and diffusion of innovation on Small and Medium Enterprises (SME’s) growth in the hostile business landscape of Khyber-Pakhtunkhwa, Pakistan. This research is intended to investigate research data and consequent findings based on an interview protocol that was purposefully developed from extant literature, complemented by an initial pilot study of two pharmaceutical SMEs. The researcher conducted 20 interviews, guided by the semi-structured interview protocol offered to the respondents beforehand after sorting their informed consent. The 20 participants represented the different hierarchal levels of the 08 case study of pharmaceutical from the two industrial clusters of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan, located at the Hayatabad Industrial Estate, Peshawar, and the Rashkai Industrial Estate, Nowshera. The analysis of the data presented findings and corroborated the research propositions that those SMEs that are structurally entrepreneurial and adopt innovation amenably, are open to mobility and tourism, yield satisfactory results in terms of their growth as compared to those that are inertial and unentrepreneurial. Similarly, the results offer confirmation that the effectiveness of government agencies that are explicitly formed to address the problems of small businesses is insufficient. They rather create hindrances than assistance due to the excessive delays in approving innovative ideas and conceptions by these related organizations and ministries. Moreover, the proposed framework offers pragmatic recommendations to contextualize entrepreneurial culture and innovative structures in SMEs and their essential factors in critical environmental circumstances.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».