Surviving a rough patch through agility and technology innovation: Navigating young technopreneurial competitiveness with success in Industrial Revolution 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Creativity and innovation are now being encouraged in businesses because of technopreneurship, especially as the Fourth Industrial Revolution (IR 4.0) picks up. In addition, the evolution brought by technology has influenced our everyday lives, jobs and communication, making it easier for enterprises to deal with changes. The rapid changes brought about by these inventions have driven young technology entrepreneurs to make quick changes to their business models. This study analyzes how various elements help determine the agility and competitiveness of our young entrepreneurs starting businesses in Malaysia during Industry 4.0. However, these organizational enablers belong to 03 (three) main groups: individual traits (innovativeness, initiative and risk-taking), organizational tools (e.g., innovation, technologies and human resources) and institutional assistance (such as finances and support services). Initially, 18 (eighteen) technopreneurs were invited for semi-structured interviews to provide their experiences and detailed ideas. This research team then administered a survey to 204 (two hundred andfour) technopreneurs and they analyzed the data using the SmartPLS technique. Evidence from the interviews shows that having these enablers enables technopreneurs to remain nimble and compete well, a fact demonstrated by the significant connections found between all the enablers and also agility which is closely linked to competitiveness. All in all, this research provides important info and solid proof that being agile is key for young business owners to succeed under tough conditions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».