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Enregistrement W4410932405 · doi:10.1080/23311975.2025.2508368

Debt capital access procedures for small and medium-sized enterprises in an emerging economy: does financial knowledge matter?

2025· article· en· W4410932405 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCogent Business & Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensBurman University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDebtCapital (architecture)Emerging marketsFinancial systemKnowledge economyDebt ratioFinanceIndustrial organizationCommerceEconomicsEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) play a crucial role in the development of emerging economies. However, access to debt financing poses a major challenge to their sustenance and growth. This quantitative study explored the Perking order and trade-off theories to analyse data from 201 SME operators in Ghana on the effect of debt capital access procedures and financial knowledge. This study contributes to the ongoing discussion on SMEs’ sustainable financing, and may influence policy on financial support to SMEs operating in marginalised sectors of emerging economies. The findings indicate that bureaucratic debt approval processes significantly hinder SMEs’ access to debt finance. Again, we found that SME operators’ financial knowledge does not aid access to debt capital. It is therefore suggested that simplifying credit approval processes and improving SME operators’ financial literacy through training could enhance SMEs’ ability to secure debt finance. This will contribute to the financial inclusion of marginalised groups and bridge the economic inequality gap to promote inclusive and sustainable growth. Additionally, we recommend that government agencies responsible for SMEs provide special funds to augment those provided by the private sector.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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