Northeast Bank of Brazil's Role in Promoting Entrepreneurial Innovation in Family Farming through Renewable Energy Financing
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to analyze the influence of Banco do Nordeste (Northeast Bank of Brazil) in promoting innovative entrepreneurship in family farming through its renewable energy financing policies. Method: A quantitative research methodology was employed, involving a survey of 164 family farmers located in the rural areas of Rio Grande do Norte. The collected data were subjected to confirmatory factor analysis (CFA) and multiple linear regression (MLR) to assess the relationships between entrepreneurial innovation, renewable energy adoption, and competitive advantage in family farming. Results: The findings demonstrate that innovative entrepreneurship facilitated by Banco do Nordeste's financing policies significantly contributes to 59.5% of the development in family farming. Furthermore, renewable energy adoption is shown to have a considerable influence, accounting for 39.3% of the entrepreneurial innovation by lowering operational costs and minimizing environmental impacts. These results underscore the critical role of Banco do Nordeste in supporting regional development and encouraging sustainable practices among family farmers. Conclusions: The study concludes that Banco do Nordeste’s renewable energy financing policies are instrumental in fostering entrepreneurial innovation and promoting the sustainable development of family farming. This emphasizes the need for increased awareness and dissemination of such financing programs to enhance their effectiveness. Additionally, the development of a framework for analyzing entrepreneurial innovation in family farming offers a valuable resource for future research and policy development.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».