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Enregistrement W1979019734 · doi:10.1111/1468-0432.00167

Profiling a New Generation of Female Small Business Owners in New Zealand: Networking, Mentoring and Growth

2002· article· en· W1979019734 sur OpenAlexaboutno aff
Judy McGregor, David Tweed

Notice bibliographique

RevueGender Work and Organization · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew Zealand Government
Mots-clésSmall businessBusiness networkingFemale entrepreneursBusinessProfiling (computer programming)Electronic businessNew business developmentMarketingPublic relationsEntrepreneurshipBusiness modelPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of female small business owners to economic development in Western developed countries such as New Zealand, Australia, the United Kingdom, the United States and Canada, is generally under–researched and traditionally grounded in male norms. Increasingly policy–makers acknowledge that in countries like New Zealand where 85% of business employs five or less people, small business offers the greatest employment potential. Not enough is known, though, about the growth orientation and characteristics of female small business owners. This article reports findings from the largest empirical study of small business undertaken in New Zealand and provides inter–gender comparison between male and female small business owners and for intra–gender contrast between networked female small business owners and women who did not belong to a business network. The results showed that the networked women, who were in the main better educated and more affiliative by nature, were more expansionist than both other female small business owners and men. The networked women were also more likely to have a business mentor. The findings confound earlier research suggesting women are less growth–orientated and wish only to satisfy intrinsic needs from their businesses. The article concludes by discussing the need to acknowledge the heterogeneity of female small business and what this means for policy–makers when assessing their socio–economic potential.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations94
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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