Thriving Through Adversity: A Survival Learning Framework for Entrepreneurial Transformation During the COVID-19 Crisis in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the challenges faced by entrepreneurs during the COVID-19 pandemic, with an emphasis on their learning processes, the strategies they implemented, and the insights they earned. The research employs Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) to provide insights into entrepreneurs’ experiences during the crisis. We used purposeful sampling to select small and medium-sized business owners on Java Island who survived the pandemic. We conducted semi-structured interviews and analyzed the data using NVIVO 12 software. This study introduces the Survival Learning Framework (SLF), a structured approach enabling entrepreneurs to navigate crises like COVID-19. SLF consists of three phases—knowing, understanding, and execution—emphasizing resilience, strategic awareness, and holistic transformation to foster adaptability and long-term sustainability. The Survival Learning Framework (SLF) offers a structured, multidisciplinary approach to entrepreneurial resilience, prioritizing transformation and long-term growth over mere recovery. By integrating adaptive resilience, experiential learning, and effectuation theories, it fills a critical literature gap, providing both theoretical advancements and practical strategies for navigating crises like COVID-19.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».