Innovation network for micro, small and medium enterprises in Indonesi
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop an innovation network model to help MSMEs recover from the downturn due to the pandemic. The basic model used is an innovation network consisting of associations, suppliers, customers and government. The basic model was developed by adding capital and digitalization variables to suit the needs. Data processing uses a structural equation model and the sample is MSMEs in West Java province. This study is the first on the innovation network model for MSMEs affected by the pandemic and the largest number of MSME respondents. The results conclude that according to MSMEs in Indonesia, suppliers, customers, government, associations, capital, and digitalization have an effect on the innovation network. This study concludes that associations, suppliers, customers, government, capital and digitalization all have a positive effect on the innovation network. This finding is the first in the innovation network model for MSMEs that accommodates the needs of the industry to recover from the pandemic situation and adds new literature on industrial innovation networks. While previous studies have a lot of similar literature, all focus on certain types of businesses and on normal economic conditions. This study is different from similar studies because it was conducted on MSMEs in all business sectors and economic conditions in crisis due to the pandemic. These results can be used as a reference in decision making to increase the growth of MSMEs with limited resources.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».