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Enregistrement W2561691440 · doi:10.1142/s1084946716500278

EXAMINING ADAPTATION STRATEGIES OF SUB-SAHARAN AFRICAN IMMIGRANT ENTREPRENEURS IN CHINA: THE CASE OF GUANGDONG

2016· article· en· W2561691440 sur OpenAlexaff
Abdoulkadre Ado, Elie Chrysostome, Zhan Su

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Entrepreneurship · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversité LavalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaImmigrationFace (sociological concept)Adaptation (eye)Qualitative researchPolitical scienceAdventureEconomic growthSouthern chinaDevelopment economicsGeographySociologyPsychologySocial scienceEconomicsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines how sub-Saharan Africans do business in China, particularly in the province of Guangdong. Through a qualitative approach, the paper analyzes data obtained from twenty interviews with sub-Saharan Africans. It’s a descriptive study that explores the strategies, tactics and attitudes adopted by those sub-Saharan Africans to cope with a particularly difficult Chinese business environment. Using the concepts of foreignness and adaptation, the study identified four categories of immigrant entrepreneurs: the assimilators, the conservatives, the adventurers and the cautious. Concomitantly, this research identified factors and skills that contributed significantly to immigrants’ success in China. The paper also underlines challenges sub-Saharan Africans still face in China and the unconventional tactics they use. The study represents an insightful exploration of an increasingly important subject but still under-studied. It calls for a thorough research toward the understanding of African businesses in China.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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