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Enregistrement W2085804524 · doi:10.1002/nml.159

To profit or not to profit: Women entrepreneurs in India

2007· article· en· W2085804524 sur OpenAlexaff
Femida Handy, Bhagyashree Ranade, Meenaz Kassam

Notice bibliographique

RevueNonprofit Management and Leadership · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCasteWomen entrepreneursProfit (economics)Stochastic gameFor profitNot for profitEntrepreneurshipLabour economicsBusinessEconomicsDemographic economicsEconomic growthPublic relationsMicroeconomicsPolitical scienceClassical economicsFinanceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Entrepreneurial activity attracts certain kinds of individuals, whether it is to promote a social cause in the nonprofit sector or profit in the for‐profit sector. This article looks at the behavior of women entrepreneurs in India in both the for‐profit and nonprofit sectors to test for potential differences and similarities. We chose two groups of entrepreneurial women who founded and led relatively similar‐size organizations in the same city and who provided services primarily to women and children. Our findings show that while all nonprofit entrepreneurs receive a high payoff from promoting social causes, there is no single unifying payoff for for‐profit entrepreneurs. Family background and support, however, play an important role for both sets of entrepreneurs. We find that experience in the sector, social class, caste, and education in?uence entrepreneurial behavior and that this in?uence differs by sector.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,274
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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