Perspective research entrepreneurship output performance in 1992–2009
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims on research entrepreneurship output performance from 1992 to 2009. Data are based on the online version of ISI Web of Science from 1992 to 2009 focusing on SSCI publishing paper that topic is to respect on entrepreneurship. This study synthetically uses the bibliometric method, study entrepreneurship institute and country analysis, source title, author keyword, and keyword plus analysis, to map global research entrepreneurship during the period of 1992–2009. The data shows research entrepreneurship performance top fifty countries ranking is USA, UK, Canada, Germany, Netherlands, Spain, Sweden, Australia, France, Italy, Finland, Israel, Singapore, Denmark and Switzerland. The top ten publication institutes is Univ Nottingham, UK; Indiana Univ, USA; Max Planck Inst Econ, Germany; Univ Minnesota, USA; Babson Coll, USA; Harvard Univ, USA; Rensselaer Polytech Inst, USA; Univ Illinois, USA; Erasmus Univ, Netherlands and Case Western Reserve Univ, USA. The result finding four issues of innovation, entrepreneurship capital, corporate culture, and economic growth are the most popular issues in the research entrepreneurship field in the future. This investigation will help researchers realize the panorama of global research entrepreneurship trend, and establish further research direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».