Gender, entrepreneurship, and marketing: Barriers and drivers for rural women in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship involves the development of economic activities through the combination of risk, creativity, and innovation. This study uniquely integrates cross-cultural theoretical perspectives on entrepreneurial behavior and marketing challenges, particularly within the under-researched rural Iranian context. By combining qualitative and quantitative methods, it advances the literature by providing a nuanced understanding of the interplay between individual, socio-cultural, and structural factors influencing women entrepreneurs’ marketing practices. Marketing is widely recognized as a critical determinant of business performance. This study explores the barriers and enablers of marketing activities for rural women entrepreneurs, employing a mixed-methods approach. The qualitative stage involved 36 women entrepreneurs, while the quantitative stage included 307 respondents selected via snowball and stratified random sampling, respectively. The analysis of qualitative data identified marketing as a primary challenge for these entrepreneurs, which was further categorized into individual, socio-cultural, legal, technical, and economic factors through factor analysis. The causal model results demonstrated the significant impact of environmental factors, marketing strategy, and marketing mix on the implementation of marketing methods. Furthermore, key barriers, such as lack of technical skills, inadequate legal support, and restrictive socio-cultural norms, were found to hinder marketing success. The study recommends the development of empowerment programs to enhance personal skills, the implementation of marketing and sales workshops, and the creation of a supportive legal and socio-cultural environment to facilitate women’s entrepreneurial activities. Additionally, fostering access to financial resources and establishing better distribution channels are essential to improving the marketing effectiveness of rural women entrepreneurs. These findings underscore the need for a multi-faceted approach, incorporating education, financial support, and structural changes, to drive sustainable growth for women-led businesses in rural areas.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».