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Enregistrement W2287555540 · doi:10.1007/s00191-016-0447-7

Belonging, believing, bonding, and behaving: the relationship between religion and business ownership at the country level

2016· article· en· W2287555540 sur OpenAlexaff
Brigitte Hoogendoorn, Cornelius A. Rietveld, André van Stel

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCulture, Economy, and Development Studies
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityPerspective (graphical)Social capitalEntrepreneurshipValue (mathematics)SociologyPositive economicsSocial psychologyRelation (database)World Values SurveyDemographic economicsPsychologySocial scienceEconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This cross-country study adopts a competing theories approach in which both a value perspective and a social capital perspective are used to understand the relation between religion and a country's business ownership rate. We distinguish among four dimensions of religion: belonging to a religious denomination, believing certain religious propositions, bonding to religious practices, and behaving in a religious manner. An empirical analysis of data from 30 OECD countries with multiple data points per country covering the period 1984-2010 suggests a positive relationship between religion and business ownership based on those dimensions that reflect the internal aspects of religiosity (i.e., believing and behaving). We do not observe a significant association for those dimensions that reflect more external aspects of religion (i.e., belonging and bonding). These results suggest that the social capital perspective prevails the value perspective, at least when internal aspects of religiosity are concerned. More generally, our study demonstrates the importance of distinguishing between different dimensions of religion when investigating the link between religion and entrepreneurship.

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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