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Enregistrement W2783432595 · doi:10.1142/s1084946717500248

WHO ARE AFRICA’S ENTREPRENEURS? COMPARATIVE EVIDENCE FROM GHANA AND UGANDA

2017· article· en· W2783432595 sur OpenAlexfundno aff
Charles Ackah, Richard Osei Bofah, Derek Asuman

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Entrepreneurship · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésEntrepreneurshipPromotion (chess)Face (sociological concept)Work (physics)Economic growthBusinessAccess to financeFemale entrepreneursDeveloping countrySample (material)EconomicsPolitical scienceFinanceSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary national development policy in many parts of the world is focused on the promotion of entrepreneurship. This is because policy makers see entrepreneurship as an important driver of economic development. Drawing on in-depth research in Ghana and Uganda, this paper provides a comparative analysis of the characteristics of entrepreneurs and their enterprises, their motives for choosing self-employment and the constraints to their businesses in Ghana and Uganda. Using a sample of over 1,000 micro and small entrepreneurs in each country, we found that Ghanaian entrepreneurs are much more motivated by necessity-driven motives while Ugandans are motivated by a combination of opportunity- and necessity-driven motives. Specifically, the factor analysis indicated that whereas Ghanaian entrepreneurs are significantly motived by “Work-family consideration” and “Low opportunity,” entrepreneurs in Uganda rated “Career consideration” and “Survival consideration” as their main motives for engaging in self-employment activities. On success, a much higher fraction of Ugandan entrepreneurs are found to be more successful than their Ghanaian counterparts. Comparatively, we found that Ghanaian businesses are significantly challenged with access to finance or credit; however, their counterparts in Uganda significantly face problems related to institutional weaknesses. Thus, from the factor analysis, “Financial problem” and “Institutional problem” were found to be significantly higher for Ghana and Uganda respectively. Hence, among others, Ghanaian policy makers can stimulate entrepreneurship by taking steps to reduce the level of financial constraints facing its entrepreneurs while in Uganda, much effort should be geared toward improving the business institutional environment.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0040,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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