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Enregistrement W2119298547 · doi:10.1142/s0218495807000071

STAGES OF SMALL ENTERPRISE DEVELOPMENT: A COMPARISON OF CANADIAN FEMALE AND MALE ENTREPRENEURS

2007· article· en· W2119298547 sur OpenAlexaffabout
J. Terence Zinger, Rolland LeBrasseur, Yves Robichaud, Nathaly Riverin

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Culture · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipContext (archaeology)Small businessWomen entrepreneursFemale entrepreneursBusinessDemographic economicsMarketingVariety (cybernetics)Business developmentEconomicsBiologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The explosive growth in the rate of new business formation by women has spurred renewed research interest in the area of female entrepreneurship and its related economic impact. Yet, there has been a dearth of research into the influence of gender on new venture formation and development. This study draws on data from the annual survey of the Global Entrepreneurship Monitor to examine the differences between female and male entrepreneurs in the early stages of small enterprise development. The data was aggregated for the period 2002 through 2004, and consisted of 444 Canadian entrepreneurs: 164 females and 280 males. Gender differences are explored within the context of a variety of personal as well as business-related variables. Women entrepreneurs had a much greater propensity to have established a consumer or business services enterprise, and reported significantly lower income levels. In addition, they were less likely than their male counterparts to work full time at their business, to utilize new technology or to anticipate new business opportunities in the near term. In terms of the enterprise's stage of development, it was found that 62 percent of the enterprises operated by females were ‘nascent’ small firms, while 38 percent were ‘new;’ the respective proportions for males were 55 percent and 45 percent. The analysis revealed that the difference between genders on business-related variables strengthens as the firm evolves through the stages of development from nascent to new; however, there was mixed support for the corollary hypothesis that differences in personal characteristics and attitudes diminish during this progression: even for ventures that have reached the ‘new’ phase, personal variables continue to act as important discriminators between genders. The paper provides a discussion of the implications of these empirical findings, as well as some directions for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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