Yrittäjäprofiilien yhteys yrityksen menestykseen - tutkimus Atrian maatilayrityksistä
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielman tarkoituksena oli selvittää Atrian yhteistyökumppaneina toimivien maatilayrittäjien yrittäjäprofiilit sekä niiden yhteys maatilayritysten taloudelliseen suorituskykyyn ja menestykseen. Aineisto hankittiin maatiloille sähköisesti lähetetyllä kyselylomakkeella, johon vastasi 124 yritystä. Näistä tutkielmaan otettiin lopulta mukaan 112 yritystä, sillä vain niiltä oli saatavilla tarvittavat taloudelliset tiedot tunnuslukujen laskemista varten. Tutkimusmenetelminä käytettiin faktorianalyysiä sekä erilaisia tilastollisia testejä.\n\nMaatalouden ala on kokenut monia muutoksia viimeisten vuosikymmenten aikana. Menestyäkseen maatilan omistajilta odotetaan yhä enemmän yrittäjämäisiä ominaisuuksia. Monilla tiloilla on kuitenkin ollut vaikeuksia sopeutua maatalouden jatkuviin muutoksiin. Näiden haasteiden vuoksi onkin erittäin tärkeää tutkia, mitkä maanviljelijöiden yrittäjämäiset ominaisuudet ovat mahdollisesti sellaisia, jotka auttavat yritystä kehittymään ja menestymään.\n\nTutkielmassa päädyttiin neljän faktorin ratkaisuun. 1. profiilin yrittäjät nimettiin liiketoimintaa laajentaviksi yrittäjäksi. He pyrkivät kasvattamaan yritystään sekä palkkaamaan työntekijöitä. 2. profiili nimettiin riskinottajiksi. Nämä yrittäjät eivät välttele riskejä ja he pyrkivätkin menestymään aggressiivisella liiketoiminnalla. 3. profiilin yrittäjät nimettiin kunnioitusta ja itsenäisyyttä arvostaviksi yrittäjäksi. He pitävät tärkeänä henkisten paineiden vähyyttä sekä mahdollisuutta päättää itse asioista. 4. profiili eli ulkoista tukea hakevat yrittäjät luottavat päätöksissä ulkopuolisten henkilöiden neuvoihin.\n\nTunnuslukujen osalta profiilin 2. yrityksillä oli paras käyttökate, koko pääoman tuottoprosentti sekä omavaraisuusaste. Profiilin 1. yrityksillä oli heikoin velkojen ja käyttökatteen suhde, kokonaispääoman tuottoprosentti sekä omavaraisuusaste. Profiilin 3. yrityksillä oli paras velkojen ja käyttökatteen välinen suhde, mutta heikoin käyttökateprosentti. Profiililla 4. käyttökateprosentti oli taas tutkimusjoukon paras, mutta euroissa mitattu käyttökate oli selvästi heikoin. 2. profiilin hyvistä luvuista huolimatta ei voitu tehdä johtopäätöksiä, että tietyn profiilin yritykset menestyisivät paremmin kuin muut.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».