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Enregistrement W2076763281 · doi:10.1080/19436149.2014.949935

Gender and Entrepreneurship in Iran

2014· article· en· W2076763281 sur OpenAlexaff
Roksana Bahramitash, Hadi Salehi Esfahani

Notice bibliographique

RevueMiddle East Critique · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipSanctionsWomen entrepreneursMiddle EastBusinessWork (physics)Female entrepreneursRest (music)Service (business)Small businessEconomic growthDemographic economicsEconomicsPolitical scienceMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of female entrepreneurship has become a globally important topic in recent years, especially for countries in the Middle East and North Africa (MENA) region. Yet, in the case of Iran the topic remains under-researched despite the significance of female entrepreneurship as means of addressing the disproportionately high unemployment within the educated female work force. This article presents the findings from a survey that uses the World Bank Enterprise Survey questionnaire to document the characteristics of a sample of enterprises in Iran. The results suggest that entrepreneurship rate among Iranian women falls within the regional variation and remains low relative to other regions of world outside Asia. Low female entrepreneurship is mostly distinct among small and medium enterprises (SMEs). On the positive side, however, women entrepreneurs in Iran (similar to the rest of MENA) tend to be better represented in larger firms. The research highlights some of the notable characteristics of female entrepreneurship, indicating a high presence in the service sector, especially gender-segregated activities, as well as in some new and growing industries such as electronics and information technology. Our data shows that female-owned enterprises in Iran tend to face particular challenges in accessing some infrastructure services, particularly telecoms and the Internet. Yet, there were fewer complaints among female entrepreneurs regarding other aspects of business, such as obtaining permits and paying taxes, in comparison to the rest of the MENA region. Many female entrepreneurs indicated that international economic sanctions were a major obstacle for their business, predominantly because female-owned firms are new and tend to depend more on technology and foreign trade. Generally, a large part of gender differences in terms of enterprise ownership could be explained by firm size and industrial characteristics of female-owned firms, though one needs also to recognize challenges women face with regard to attitudes toward gender roles and stereotypes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,116 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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