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Enregistrement W2125916826 · doi:10.1177/0971355712449792

The Status of International Ethnic Entrepreneurship Studies: A Co-citation Analysis

2012· article· en· W2125916826 sur OpenAlexaff
Zhenzhong Ma, Tang-Ting Wang, Yender Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Entrepreneurship · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupEntrepreneurshipEmbeddednessSocial Sciences Citation IndexCitationImmigrationInternational businessSocial scienceSociologyCitation indexIndex (typography)Political scienceScience Citation IndexAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the literature of international ethnic entrepreneurship research and explores its historical development over the past four decades. With citation data from Social Sciences Citation Index (SSCI), including 627 journal articles and 25,731 cited references, we conducted a co-citation analysis to explore the intellectual structure of international ethnic entrepreneurship studies. The results show that international ethnic entrepreneurship studies focus on Chinese ethnic entrepreneurs, followed by Cubans, Koreans and blacks. The results also show that contemporary international ethnic entrepreneurship studies have shifted their foci from exploring ethnic-immigrant enclaves to studying immigrant business and self-employment as well as social embeddedness in ethnic business over the past four decades. This study thus identifies the knowledge essentials of ethnic entrepreneurship research and profiles the most influential journals, publications and scholars and their relationships in this field. The results of this study also provide a useful tool for researchers to access the literature of international ethnic entrepreneurship 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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1280,211
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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