The effect of cultural environment on entrepreneurial decisions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper empirically examines whether the cultural environment plays a role in entrepreneurial decisions in Europe, the United States, Canada and Australia. Design/methodology/approach To explore this issue, we use data from the Adult Population Survey of 2010–2015 provided by the Global Entrepreneurship Monitor (GEM). To calculate the cultural factor, we utilize additional information from the GEM National Expert Survey data and estimate a probit model to measure the effect of culture based on an unobserved latent variable of satisfaction, measured through a dichotomous variable identifying entrepreneurs. Findings Results show a positive and statistically significant relationship between the cultural factor and the individual choice of entrepreneurial activity. Our findings are subjected to a range of robustness checks. We extend this analysis to an examination of cultural values as predictors of entrepreneurship status in collectivist and individualist countries. Our results point to collectivist and individualist roles as being among the mechanisms through which the cultural environment may operate. Originality/value This is the first empirical work that clusters a wide range of variables provided by the GEM NES data to obtain a cultural indicator, and then applies this indicator to the GEM APS micro-data. Policy-makers should consider these results in order to promote entrepreneurship through culture in collectivist and Mediterranean countries, but use other channels in individualist and Anglo-Saxon countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».