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Enregistrement W2792806179

Les schémas de sortie et de survie des entrepreneurs immigrants : le cas des entreprises privées constituées en société

2018· article· fr· W2792806179 sur OpenAlexaboutno aff
Garnett Picot, Yuri Ostrovsky

Notice bibliographique

RevueDirection des études analytiques : documents de recherche · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPolitical scienceHumanitiesGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est bien établi que dans la majorité des pays occidentaux, les taux de propriété des petites entreprises ont tendance à être plus élevés chez les immigrants que chez les personnes nées au pays. Au Canada, les parts globales de déclarants qui étaient propriétaires d’une entreprise privée constituée en société en 2010 étaient similaires pour les immigrants (4, 6 %) et les personnes nées au Canada (4, 8 %). Toutefois, le taux de propriété d’entreprises était sensiblement plus élevé (5, 8 %) chez les immigrants qui étaient au Canada depuis une période de dix à trente ans. On en sait beaucoup moins à propos des schémas de sortie et de survie des entreprises appartenant à des immigrants, car il n’y a que peu d’ouvrages publiés à l’internationale sur ce sujet et peu de données canadiennes. Le présent document se penche sur cette lacune en répondant à deux questions. Premièrement, les schémas de sortie et de survie (durées) de propriété d’entreprises sont-ils différents entre les immigrants et les personnes nées au Canada? Deuxièmement, quelles sont les caractéristiques associées à des taux de sortie plus faibles (ou plus élevés) de propriété d’entreprises et à des périodes de propriété plus longues chez les immigrants? L’analyse se limite à la propriété d’entreprises privées constituées en société.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2018
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