ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







المعيقات المؤثرة في المقاولة النسوية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي: دراسة اقتصادية قياسية خلال 1971-2021

العنوان بلغة أخرى: Obstacles Affecting Women's Entrepreneurship Using Machine Learning: Econometric Study during 1971-2021
المصدر: مجلة معهد العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة الجزائر 3 - كلية العلوم الإقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: فراحي، فضيلة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Frrahi, Fadila
المجلد/العدد: مج27, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يوليو
الصفحات: 241 - 257
DOI: 10.54244/1902-027-001-011
ISSN: 1112-2382
رقم MD: 1490165
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
المقاولة النسوية | تعلم الآلة | برمجية بايثون | مستويات دخل الدول | Women Entrepreneurship | Machine Learning | Python Software | Income Levels of Countries
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03108nam a22002417a 4500
001 2233616
024 |3 10.54244/1902-027-001-011 
041 |a ara 
044 |b الجزائر 
100 |9 619265  |a فراحي، فضيلة  |e مؤلف  |g Frrahi, Fadila 
245 |a المعيقات المؤثرة في المقاولة النسوية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي:  |b دراسة اقتصادية قياسية خلال 1971-2021 
246 |a Obstacles Affecting Women's Entrepreneurship Using Machine Learning:  |b Econometric Study during 1971-2021 
260 |b جامعة الجزائر 3 - كلية العلوم الإقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير  |c 2024  |g يوليو 
300 |a 241 - 257 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a تهدف هذه الدراسة إلى تحديد أهم معوقات المقاولة النسوية حسب مستويات الدخل الوطني للدول، من خلال قاعدة بيانات تضم 190 دولة ممتدة من 1971 إلى 2021، باستغلال خوارزميات تعلم الآلة على برمجية بايثون. توصلت النتائج إلى ترشيح نموذج بقياسات مقبولة، حيث تم تحديد معوقات تختلف في الأهمية ودرجة التأثير باختلاف مستويات الدخل الوطني للدول، كما تم التركيز على وضع هذه المعوقات وتطور المؤشر الكلي للمقاولة النسوية في الجزائر، وفي الأخير ختمت الدراسة بجملة من التوصيات على ضوء النتائج الحاصلة.  |b This study aims to identify the most important obstacles to women entrepreneurship according to countries income levels, through a database of 190 countries covering the period 1971-2021, by exploiting machine learning algorithms on Python software. The results led to the selection of a model with acceptable measures, where the obstacles were identified differing in importance and degree of impact according to the different levels of national income of the countries, attention was also taken on the status of these obstacles and the development of the overall index of women entrepreneurs in Algeria. Finally, the study concluded with recommendations in the light of the obtained results. 
653 |a الاقتصاد القياسي  |a المرأة العاملة  |a التعلم الآلي  |a التنمية الاقتصادية  |a الجزائر 
692 |a المقاولة النسوية  |a تعلم الآلة  |a برمجية بايثون  |a مستويات دخل الدول  |b Women Entrepreneurship  |b Machine Learning  |b Python Software  |b Income Levels of Countries 
773 |4 الاقتصاد  |4 الإدارة  |6 Economics  |6 Management  |c 011  |e Journal of Economic Sciences Institute  |f Mağallaẗ maՙhad al-ՙulūm al-iqtiṣādiyaẗ  |l 001  |m مج27, ع1  |o 1902  |s مجلة معهد العلوم الاقتصادية  |v 027  |x 1112-2382 
856 |u 1902-027-001-011.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1490165  |d 1490165