Transforming Rural Entrepreneurship Through Digital Innovation: A Review on Opportunities, Barriers and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the transformative impact of digital innovation on rural entrepreneurship, highlighting the opportunities, barriers and challenges rural entrepreneurs face. Digital technologies, including e-commerce platforms, mobile applications, and social media, enable rural entrepreneurs to reach broader markets, enhance operational efficiencies, and develop innovative business models. Despite these benefits, the digital divide—characterised by inadequate technological infrastructure and low digital literacy—presents substantial barriers to these digital advancements. Further complicating the adoption of digital technologies are challenges such as a lack of technological expertise and financial constraints, which impede the full realisation of digital innovation in rural areas. This paper discusses various strategies to overcome the barriers to digital transformation in rural entrepreneurship. The key point among these strategies is the implementation of supportive policies encouraging digital adoption. Investment in digital infrastructure is crucial to bridge the technological gap and provide rural areas with the necessary tools to compete in the digital economy. Additionally, targeted educational programs are essential to improve digital literacy and provide rural entrepreneurs with the skills to effectively leverage digital technologies. The paper underscores the importance of a holistic approach, combining policy support, infrastructure development and education to empower rural entrepreneurs. By adopting these strategies, rural communities can achieve sustainable economic growth, enhance their competitiveness, and improve the quality of life for their residents. Ultimately, this paper aimed to provide a comprehensive understanding of the role of digital innovation in transforming rural entrepreneurship and offered practical solutions to foster inclusive and sustainable economic 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».