MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092769510 · doi:10.5539/jms.v3n4p157

Determinants of Attractiveness in Social Stock Exchange

2013· article· en· W2092769510 sur OpenAlexvenueno aff
Simone Vasconcelos Ribeiro Galina, Perla Calil Pongeluppe Wadhy Rebehy, Luísa Cagica Carvalho

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de São Paulo
Mots-clésAttractivenessStock exchangeStock (firearms)Investment (military)BusinessGeographyFinancePolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to identify an attractiveness pattern of social project that lead to successful funding of projects in social stock exchanges (SSE). This empirical study was based on data published on the SSE sites. Data were obtained during 2012, totalizing 155 projects, from BVSA (Brazil), BVS (Portugal), and SASIX (South Africa). Data analyze were by descriptive statistics (crosstabs) and multiple linear regression. The results show no linear relationship between attractiveness and the social project characteristics selected for this work. In spite of this, it was possible to identify some common vectors concerning the projects with success in funding. This paper provides two important contributions. First it considers SSE as a model based on transparency which empowers investors to find social value of each project. Second it sheds light on an investment pattern to identify characteristics of social projects that are more prone to obtain financial resource.

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 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Management and SustainabilityMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207