The Determinants of Entrepreneurs’ Business Performance in Rural South Jordan: Under the Mediating Role of Demographic Factors
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Notice bibliographique
Résumé
Although managing a business may seem straightforward, effectively navigating and adapting to environmental changes presents considerable challenges. In Jordan, rural entrepreneurs play a pivotal role in fostering economic development, driving prosperity, and generating employment opportunities that contribute significant value to the economy. This study aims to analyze the factors influencing the business performance of rural Jordanian entrepreneurs (BPRJE). These factors are categorized into three main areas: personal traits, the external business environment, and supportive elements. Additionally, this study investigates the direct and indirect effects of perceived demographic factors within this framework. To achieve the research objectives, data were collected using purposive sampling and a cross-sectional survey. Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) was employed for data analysis. The results indicate that both the external business environment (EBE) and personal traits (PT) have a strong direct positive impact on BPRJE and an indirect influence through the mediating role of demographic factors (DF). However, supportive elements (SEL) were not significantly and positively correlated with BPRJE, either directly or through DF mediation. Furthermore, although perceived demographic factors influence BPRJE, they weaken the relationship between supportive elements and BPRJE. This study provides a comprehensive understanding of critical success factors and the role of demographic influences on the performance of rural Jordanian entrepreneurs. This underscores the importance of continued research on emerging entrepreneurial success factors and calls for comparative studies on rural entrepreneurship across different regional and global contexts to better address their unique challenges and opportunities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle