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Enregistrement W2008533756 · doi:10.1111/j.1755-618x.2007.tb01351.x

Mobilization of Personal Social Networks and Institutional Resources of Private Entrepreneurs in China*

2007· article· fr· W2008533756 sur OpenAlexaff
Eric Fong, Wenhong Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceChinaEconomic rentGovernment (linguistics)EconomyBusinessHumanitiesEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les auteurs examinent les liens micro et macroscopiques dans l'étude de l'économie en transition, en analysant la façon dont les entrepreneurs mobilisent leurs réseaux sociaux personnels intégrés à diverses institutions, afin de protéger leurs ressources d'affaires. Les résultats démontrent que les membres du réseau travaillant dans les organismes du gouvernement ou du parti jouent, en gros, un rôle essentiel dans l'obtention des ressources importantes comme les contacts gouvernementaux et l'information sur le marché et le financement. Ils démontrent aussi que les entrepreneurs utilisent différents membres de leurs réseaux pour différents types de ressources. Les auteurs discutent les différentes conséquences que cela entraine pour l'étude des réseaux et de l'économie en transition. This paper addresses the micro and macro link in studying transitional economy by examining how entrepreneurs mobilize their personal social networks embedded in various institutions to secure business resources. The results show that, by and large, network members working in government/party agencies play an essential role in obtaining important resources, such as those for government contact and market information/funding. The results also show that entrepreneurs utilize different members of their networks for different types of resources. Implications to the study of networks and transitional economy are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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