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Enregistrement W4400033062 · doi:10.3390/jrfm17070264

Entrepreneurial Intentions in the Absence of Banking Services: The Case of the Lebanese in Crises

2024· article· en· W4400033062 sur OpenAlexvenueno aff
Jeanne Laure Mawad, Sibelle S. Freiha

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinancial systemPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the complex factors hindering entrepreneurial aspirations in Lebanon, focusing on the absence of a functional financial system and its impact on entrepreneurial intentions. Drawing on surveys conducted with 325 Lebanese participants across three generations, using ordinal regression, the research reveals crucial determinants of entrepreneurial intentions, emphasizing the roles of entrepreneurial attitude, the absence of banking sector services, optimism, risk propensity, and age. Positive attitudes and optimism correlate with stronger intentions; however, the weakened economic situation and lack of a functional financial system diminish this positive correlation. Demographic factors like gender and education do not significantly influence intentions. In addition, the study reveals differences in entrepreneurial intentions determinants across the three generations of X, Y, and Z. This study underscores the urgent need for financial system reforms in Lebanon to enhance stability while advocating for financial literacy programs and private sector initiatives to empower entrepreneurs and expand their businesses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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