Impact of embeddedness in ethnic networks on business growth : evidence from Chinese immigrant entrepreneurs in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Immigrant entrepreneurship, or, self-employment by immigrants (Light & Bonacich, 1988), has been of growing interest to researchers (Hosler, 1996). This is due in part to major immigrant receiving countries, such as Australia, the United States, Canada, the United Kingdom and Western Europe, experiencing a high growth rate in their immigrant populations, leading to a more visible presence of immigrant business in major cities (Woon, 2008). By starting their own businesses, immigrant entrepreneurs may circumvent some of the barriers and disadvantages encountered in looking for a job (Sequeira & Rasheed, 2006). Successful immigrant entrepreneurs will integrate into the economy by creating jobs, providing products and services for members of their own ethnic community and society, as well as introducing new products and services that expand consumers’ choices (Rath & Kloosterman, 2000). Immigrant entrepreneurs tend to start business within their ethnic enclave, as it is an integral part of their social and cultural context and the location where ethnic resources reside (Logan et al., 2002). An ethnic enclave is an interdependent network of social and business relationships that are geographically concentrated with its co-ethnic people (Portes & Bach, 1985).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».