Notice bibliographique
Résumé
Part I treated the factors that bear on the willingness of individuals to try entrepreneurship. In part II, we recognise that sometimes individuals have limited opportunities to become entrepreneurs, because of difficulties raising sufficient finance to purchase the working capital, marketing services, initial living expenses and other miscellaneous requirements needed to establish a business. Most start-up finance in developed countries tends to be personal equity (‘self-finance’), i.e. finance supplied by the entrepreneurs themselves. For example, according to the Bank of England (2001), 60 per cent of start-up businesses in Britain use self-finance. The remaining funds are raised from external sources. According to the Bank, about 60 per cent of external finance is raised through debt-finance contracts (comprising overdrafts and term loans) followed by asset-based finance (e.g. leasing: around 20 per cent). A similar picture applies in the USA, where banks also issue most debt finance. Also important is family finance, at around 10 per cent of external finance on average, whereas venture capital (equity finance) tends to play only a very minor role for most entrepreneurs (between 1 and 3 per cent). This chapter focuses on the implications for entrepreneurship of raising debt finance. Chapter 6 deals with various other sources of finance. If lenders and entrepreneurs were both perfectly informed about all aspects of new entrepreneurial ventures, and if financial markets were flexible and competitive, then all ventures with positive net present value (npv) would be funded. Also, it would not matter if lenders or entrepreneurs undertook the ventures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».