Determinants of Crowdfunding Success in Africa: An Exploratory Perspective on Incentive Rewards and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the role of reward incentives in crowdfunding success in Africa. Reward incentives seem to play an essential role in the success of a crowdfunding project. Therefore, understanding how distinct types of incentive rewards influence the backer’s engagement and viability of crowdfunding campaigns is essential. Drawing from secondary cross-section data from Kickstarter and Indiegogo, this research uses the probit regression method to analyse and test the hypotheses. The findings revealed that flexible funding negatively influences a crowdfunding campaign, diminishing the probability of success. In contrast, a more significant number of backers positively affects a crowdfunding campaign, boosting its chances of success. Rewards promised to potential backers increase the probability of success. These findings influence how crowdfunding campaigns are launched, allowing them to build and achieve their financing targets. The findings provide knowledge that entrepreneurs could develop far more attractive, culturally appropriate reward schemes to boost their crowdfunding campaigns’ chances of success. It provides a valuable understanding regarding the potential of crowdfunding as an alternative tool for economic development in Africa among policymakers and development agencies. Lastly, it adds to the limited literature on crowdfunding in Africa, especially within the context of reward incentives, and provides a foundation for further studies in this area.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».