Trends in and contributions to entrepreneurship research: a broad review of literature from 1996 to June 2012
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.
Notice bibliographique
Résumé
This article, which began as an effort to gauge trends in and contributions to the broad field of "entrepreneur/entrepreneurship," reviews 5,476 academic articles on entrepreneurship that were published in 522 Social Sciences Citation Index and Science Citation Index journals from 1996 to June 2012. This survey identifies keywords and conducts a review to search for and identify related articles in the Institute for Scientific Information Web of Science database. We then present our findings, including the number of publications by year, categorization of article types, main academic journals, authors, and most-cited articles. The citation counts for authors, journals, and articles are also analyzed. This study indicates that the number of articles related to the keyword entrepreneur increased from 1996 to the end of 2011, which is a sign of an upward trend in the influence of entrepreneurs. Entrepreneur research fascinated numerous scholars during the study period covering 16.5 years. In particular, researchers from the USA, England, Canada, Germany, and the Netherlands have made the most contributions to this field. This literature review provides evidence that the concept of entrepreneur attracted academic researchers, resulting in significant contributions to the field of entrepreneur research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle