MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7126134367

Exploring Effective Strategies to Improve Financial Sustainability Among Microfinance Institutions in Delta State, Nigeria

2025· article· W7126134367 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Sakharov

Notice bibliographique

RevueScholarWorks (Walden University) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingThematic analysisFocus groupDigital marketingQualitative researchMarketing strategySocial mediaSustainabilityCustomer relationship management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many small business leaders struggle to tailor online strategies that drive demand, limiting growth and differentiation in competitive digital markets. Business leaders must adopt data-informed, customer-centered approaches that align digital marketing efforts with consumer behavior and market expectations. Grounded in social exchange theory, the purpose of this qualitative pragmatic inquiry was to explore the online shopping marketing strategies that some small business marketing leaders use to increase demand for products and services. Data were collected through semistructured interviews with six small business leaders from Vancouver, British Columbia; Toronto, Ontario; and Seattle, Washington. The four main themes identified using thematic analysis were (a) focus on marketing channel strategies; (b) personalized and trust-oriented customer engagement strategies; (c) goal-oriented innovation strategies; and (d) navigating barriers to strategic implementation. Recommendations included diversifying marketing channels, adopting new technologies, and maintaining a focus on target audiences to build customer trust, which plays a vital role in customer-vendor relationships. The implications for positive social change include potential for small business leaders to develop products that better align with consumer needs, promoting stress-free purchasing decisions, and strengthening consumer trust in vendors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarWorks (Walden University)Même sujetInnovation and Socioeconomic DevelopmentTravaux en français237 207