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Enregistrement W2117426831 · doi:10.1111/capa.12070

Encouraging entrepreneurship with innovation vouchers: Recent experience, lessons, and research directions

2014· article· en· W2117426831 sur OpenAlexaffabout
K. Langhorn

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Administration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensLethbridge College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoucherSubsidyEntrepreneurshipPolitical scienceFood serviceWelfare economicsBusinessHumanitiesBusiness administrationEconomic growthMarketingEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Innovation vouchers are widely used internationally by governments to support emerging small business. Traditionally, vouchers were used to subsidize social benefits such as food, education or health services, but are increasingly used to stimulate entrepreneurial effort. Innovation vouchers are usually given to small firms to subsidize the cost of business or technical services from external providers. This enables the company to have more control over their development activities, while sustaining the external service providers. International and Canadian experience suggests considerable congruence in program design but, in some settings, special features have been devised to address local business needs and development priorities. A largely untapped body of evidence could be used to assess the impact of this tool and opportunities for refinement and application. Sommaire Les coupons pour l'innovation sont largement utilisés par les gouvernements à l'échelle internationale afin de soutenir les petites entreprises émergentes. Traditionnellement, les coupons étaient utilisés pour subventionner les avantages sociaux comme les repas, l'éducation ou les services de santé, mais ils servent de plus en plus à stimuler l'effort entrepreneurial. Les coupons pour l'innovation sont habituellement donnés à de petites entreprises afin de subventionner les coûts d'affaires ou les services techniques des fournisseurs externes. Cela permet à l'entreprise de mieux contrôler ses activités de développement, tout en maintenant les fournisseurs de services externes. L'expérience internationale et canadienne laisse entendre une remarquable congruence dans la conception des programmes, mais dans certains milieux, des caractéristiques spéciales ont été conçues pour répondre aux besoins des entreprises locales et aux priorités de développement. Un ensemble de données disponibles essentiellement non exploité pourrait être utilisé pour évaluer l'impact de cet outil et les possibilités d'amélioration et d'application.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,154 · 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'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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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