Entrepreneurial Literacy and Financial Behavior Among Indonesian Mompreneurs: Insights from a Knowledge-Based Innovation Perspective
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.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop an entrepreneurial literacy model for mompreneurs that contributes to Sustainable Development Goal (SDG) 1 (poverty reduction) and Sustainable Development Goal (SDG) 8 (decent work and economic growth), focusing on how entrepreneurial literacy transforms into financial behavior and fosters innovation in micro-business management. A qualitative case study was conducted in several districts of Makassar City, Indonesia. Participants were selected based on their status as mompreneurs and their type of business. Data were collected through in-depth interviews, observations, and documentation, then analyzed using a thematic spiral model. Entrepreneurial literacy, obtained through formal and informal education, translates into financial behaviors such as basic planning, financial management, and reporting. Innovation emerges through improved creativity, marketing, customer relationships, product development, and service enhancement. This study proposes a conceptual model linking entrepreneurial literacy, financial behavior, and innovation, offering insights for developing training programs that empower women in entrepreneurship. The scope of this study is limited to mompreneurs operating micro-scale businesses in Makassar City; therefore, the findings cannot be generalized to different socio-economic contexts. Nevertheless, the results provide theoretical implications for enriching entrepreneurial literacy models from an accounting perspective and practical implications for policymakers to design gender-responsive entrepreneurship and financial literacy programs.
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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 | 0,000 | 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 découle