Study of the growth opportunities and barriers facing engineering and technology-based SMEs in emerging economies: cases from Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The TFM should provide a review of the evaluation of two SMEs’ experiences doing business in Egypt. The experiences of the two SMEs will demonstrate the business opportunities and obstacles that engineering and technology-based SMEs face in emerging economies. The two chosen SMEs are different in terms of sector and nationality to provide a good perspective. The first SME is an Egyptian company working in the renewable energy that has a success story collaborating in Egyptian governmental project with Spanish, Chinese and Saudi partners. The second SME is a Canadian company working in the construction sector that is entering the Egyptian market to provide a new construction technology solution using wood and clay as a construction material instead of steel reinforced concrete. Both companies not only share the size or the status of start-up growing to medium but also share the first mover advantage as they both introducing new technologies to the Egyptian market. The TFM will attempt to identify, evaluate and analyse the opportunities and barriers both companies face doing business in Egypt either with public or private sector. The TFM shall provide a review of the evaluation of the two cases through conducting interviews with the companies CEOs, the executive teams, and the clients. At least one specific project for each of the two SMEs will be analysed and reviewed as a case study. The objective is to share the analysis of both companies experiences so future engineering and technology companies, either from the same country or from abroad, interested in working in emerging economies in general or in Egypt specifically can better manage their risks.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».