Entrepreneurial Literacy and Financial Behavior Among Indonesian Mompreneurs: Insights from a Knowledge-Based Innovation Perspective
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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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».