Community Resources and Opportunities in Ethnic Economies: A Case Study of Portuguese and Black Entrepreneurs in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Relatively few attempts have been made by geographers in Canada to study the structure and development of ethnic entrepreneurship among immigrant groups, and particularly among visible minorities. The purpose of this study is to examine the behaviour, strategies and barriers faced by owners of ethnic businesses in order to evaluate how race and ethnicity impact upon entrepreneurship. In particular, the study aims at investigating whether intergroup differences exist with respect to the utilisation of group resources (such as family, friends, and community support/ties) and how these resources contribute to the formation, maintenance and success of Portuguese- and Black-owned businesses. Data were obtained from a questionnaire survey that was administered to Portuguese and Black entrepreneurs in the Toronto CMA. The evidence indicates that Portuguese differ significantly from Black entrepreneurs in that they rely more often on their community ('ethnic') resources. However, Black entrepreneurs encountered more barriers in starting and/or operating their current business, particularly in obtaining credit/loans from financial institutions and banks. Nonetheless, despite such barriers, Black entrepreneurs are more optimistic than the Portuguese with respect to the future of their businesses. The 'demographic revolution' that is taking place in Canada, and particularly in Toronto—with the arrival of important contingents of visible minorities—is pointed to by Black entrepreneurs as one of the major reasons for their optimism regarding the growth of Black entrepreneurship in Toronto.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».