Entrepreneurship as a driver of rural women’s empowerment in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship is a key driver of empowerment, particularly in rural areas, as it creates opportunities for self-sufficiency and sustainable development. It enables individuals to overcome barriers, build capacity, and engage in participatory activities that foster economic and social growth. This study aimed to analyze entrepreneurship and the empowerment of rural women, as well as the factors influencing their empowerment. A quantitative approach was employed using a survey method in Fars Province, Iran. Stratified random sampling was applied, and the sample consisted of 393 rural women. Data were collected through questionnaires, with face validity and reliability confirmed by university professors, and a pilot study conducted prior to the main survey. Data analysis was performed using SPSS25, SmartPLS3, and AMOS21 software. The results indicated that both entrepreneurial spirit and entrepreneurial activities significantly influenced the empowerment of women entrepreneurs. Additionally, factors such as entrepreneurial motivation, social capital, entrepreneurial knowledge, and social networks were found to significantly impact rural women's empowerment. Entrepreneurial women in Marvdasht County serve as role models for other rural women due to their strong entrepreneurial motivation and business success. The study recommends offering educational programs focused on cognitive factors and enhancing social networks as essential strategies to empower entrepreneurial activities among rural women.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».