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Enregistrement W2032043423 · doi:10.1080/08985620802545928

Determinants of long-distance investing by business angels in the UK

2010· article· en· W2032043423 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship and Regional Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvestment (military)BusinessFinanceInvestment policyEconomicsMarketingMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The business angel market is usually identified as a local market, and the proximity of an investment has been shown to be key in the angel's investment preferences and an important filter at the screening stage of the investment decision. This is generally explained by the personal and localized networks used to identify potential investments, the hands-on involvement of the investor and the desire to minimize risk. However, a significant minority of investments are long distance. This paper is based on data from 373 investments made by 109 UK business angels. We classify the location of investments into three groups: local investments (those made within the same county or in adjacent counties); intermediate investments (those made in counties adjacent to the ‘local’ counties); and long-distance investments (those made beyond this range). Using ordered logit analysis the paper develops and tests a number of hypotheses that relate long-distance investment to investment characteristics and investor characteristics. The paper concludes by drawing out the implications for entrepreneurs seeking business angel finance in investment-deficient regions, business angel networks seeking to match investors to entrepreneurs and firms (which are normally their primary clients), and for policy-makers responsible for local and regional economic development.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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