MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010116540 · doi:10.1142/s1084946713500222

CONTEXTUALIZING YOUTH ENTREPRENEURSHIP: THE CASE OF BOTSWANA'S YOUNG FARMERS FUND

2013· article· en· W2010116540 sur OpenAlexaff
M. Williams, Alice J. Hovorka

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Entrepreneurship · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipContextualismNormativeScholarshipContext (archaeology)EmpowermentSociologyPolitical sciencePublic relationsEconomic growthEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship is well established as a development strategy to facilitate youth empowerment in Africa. Existing scholarship on youth entrepreneurship, while informative, remains limited given its focus on either normative institutional structures or individual decision-making behaviors. Recent research offers a contextualist approach, featuring the dynamic relationship between individual behavior and structural context. Engaging and building upon a contextualist approach, this paper offers a place-based study of youth entrepreneurship in Botswana. The paper documents empirical findings revealing trends in youth circumstances and experiences, namely empowerment potential, financial strain and knowledge/skill gaps. It then explores the cultural, political and institutional contextual effects shaping youth entrepreneurship within the Young Farmers Fund (YFF). Drawing on elements of 'best practice,' the paper offers suggestions for enhancing practical entrepreneurship in Botswana through educational, technical and operational means. Although the paper contributes a case study of youth and entrepreneurship in Botswana, it also offers and demonstrates the conceptual framework of contextualism as a useful research tool for subsequent place-based studies.

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)0,002
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Developmental EntrepreneurshipMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207