SME owners’ roles for mutual reinforcement of innovation and entrepreneurship in dealing with digital technologies: case studies of selected Indonesian SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the relationships among innovation, entrepreneurship, and digital technology, specifically how the management of small and medium enterprises (SMEs) utilise innovation and entrepreneurship to deal with digital technologies and/or how the management leverages digital technologies for innovation and entrepreneurship. A qualitative research approach using a case study was employed to examine the phenomena, focusing on deep observations. The research found that SME owners play crucial roles in three areas: (i) demonstrating entrepreneurial ability through knowledge, experience, talent, and innovation; (ii) performing strategic functions by leveraging external sources of innovation, with the help of digital technology; and iii. acting as digitally minded entrepreneurs to enhance manufacturing processes and establish new marketing channels. The mutual reinforcement of innovation and entrepreneurship in dealing with digital technology, is influenced by both user and demand-driven innovation, knowledge and technology-driven innovation, experiential knowledge-driven innovation, articulation of innovation outcomes, digital network-based marketing, and technical guidance on digital transactions in e-commerce and e-business. This research confirmed that there is a mutual reinforcement between the innovation and entrepreneurship of SMEs in adopting digital technology. New insight for digitally minded entrepreneurs is the use of digital technology to boost business efficiency toward global enterprises’ competitiveness and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».