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Enregistrement W2115480793 · doi:10.1504/ijesb.2006.010920

Development and conservation: indigenous businesses and the UNDP Equator Initiative

2006· article· en· W2115480793 sur OpenAlexafffund
Fikret Berkes, Tikaram Adhikari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurship and Small Business · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUnited Nations Development ProgrammeUnited States Agency for International Development
Mots-clésIndigenousEntrepreneurshipPoliticsPolitical scienceCorporate governanceEconomic growthAgricultureNatural resourceBusinessGeographyEnvironmental resource managementEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does indigenous entrepreneurship have distinctive features? We explored resources used, benefits produced and nature of partnerships in 42 indigenous cases in the UNDP Equator Initiative database, mainly involving forestry, agro-forestry, agriculture, NTFPs, ecotourism and protected areas. The cases showed a strong focus on social enterprise and cultural values, and politics of resource access. Many indigenous groups sought control over their traditional lands as essential to rebuilding their societies, and indigenous entrepreneurship was often used as a tool towards self-governance. The cases were characterised by extensive networks, with a large number of partners at the same level of social and political organisation (horizontal inkages). Vertical linkages typically involved three or four levels of political organisation. These connections went far beyond business networking and included, for example, environmental knowledge building. Partnerships for training and institution building often involved NGOs or local-level government agencies or both, but rarely (N=2) non-indigenous joint ventures.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeQualitatif
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

Citations75
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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