Identifying critical success factor of Indian entrepreneur / Siti Farah Edwin
Notice bibliographique
Résumé
The Malaysian economy recorded a stronger growth of 4.3% (QI 2013: 4.1%) during the second quarter of 2013. Growth was driven by strong domestic economic activities amid a weakening external sector. On the supply side, growth in the services sector remained firm at 4.8% (Ql 2013: 5.9%), driven largely by the wholesale and retail trade, business services, and communication subsectors (Ministry of Finance Malaysia. 2013 }. An interesting feature of Malaysian economic history that has to be understood in order to appreciate the current context of entrepreneurship in Malaysia is the historical practice of segregating economic activity along racial lines, a practice that was introduced by the British under their colonial rule of Malaya (pre-1957). Entrepreneurship is the terminal stage of the entrepreneurial process wherein after setting up a venture one looks for diversification and growth. An entrepreneur is always in search of new challenges. That is why the entrepreneurs with a track record of success are much more likely to succeed than first-time entrepreneurs and those who have previously failed. In particular, they exhibit persistence in selecting the right industry and time to start new ventures. Entrepreneurs with demonstrated market timing skill are also more likely to outperform industry peers in their subsequent ventures. This is consistent with the view that if suppliers and customers perceive the entrepreneur to have market timing skill, and is therefore more likely to succeed, they will be more willing to commit resources to the firm. In this way, success breeds success and strengthens performance persistence and don't give up. Don't expect it to be a smooth ride, expect it to be irritating. But once the entrepreneurs are there, they'll enjoy it and they'll make a lot of money as well. By contrast, first-time entrepreneurs have only an 18% chance of succeeding and entrepreneurs who previously failed have a 20% chance of succeeding (Gompers. P., & et al, 2008).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».