COVID-19, Agency and Resilience: The Experiences of Micro, Small and Medium-Sized Enterprises (MSMEs) in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic that occurred in March 2020 resulted in the global economy grinding to a halt because of the various measures that were put in place by governments to stem the tide of the pandemic. While various sectors of the economy were hit hard, the micro, small and medium-sized enterprise (MSME) sector is believed to have borne the brunt of the economic shutdown that came about because of COVID. The focus of this paper is therefore to examine the experiences of MSMEs with COVID-19 in Ghana. Based on the experiences of 25 business owners in the MSME sector that were interviewed, it is argued in the paper that given that the pandemic exacerbated the challenges that MSMEs already faced, the development and implementation of various support programmes to the sector would be crucial to the economic recovery that would hopefully occur in the post-COVID period. The attempts to ensure the continued contribution of MSMEs to Ghana’s economy in the post-COVID period would be dependent on the adoption of policies that entail the provision of financial support through loans, loan guarantees and grants; and assisting MSMEs in their use of digital technology to help them with communication and marketing to their customers would be a step in the right direction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».