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Enregistrement W2808574498 · doi:10.5539/ibr.v11n7p76

Constructing the Model of Aboriginal Tribal Social Enterprises from the Concept of Social Economic Enterprises

2018· article· en· W2808574498 sur OpenAlexvenueno aff
Hsiao-Ming Liu, Shang-Yung Yen

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatus quoSocial economyPovertyEconomic growthPopulationSocial changeBusinessEconomic systemEconomicsSociologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taiwan's aboriginal tribes have long been affected by political forces and market economy model, and the aboriginal people living in remote mountainous areas with lack of information have met with a lot of economic and social problems and challenges such as loss of land and traditional culture, aging population and stagnation of tribal industry development. Therefore, the original self-sufficient tribes began to prone to “poverty”, and this is one of the most critical social issues for Taiwan to cope with. The purpose of this paper is to discuss the concept of "social economy" in the aboriginal tribes, to develop and restore the sharing economic cooperation model, to increase collective interests and to set up tribal social enterprises, so as to address the crucial social issues.This study will adopt the method and experience of socio-economic analysis to study the action plan of Seediq, a division of Taiwanese aboriginals, and their experience of social and economic organization and operation, and reflection on the social enterprise system. The main research is to explore the social economy in the Meixi tribe, the status quo and future development, and how to employ social innovation to promote the tribal social enterprise planning and business model.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

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 technologies0,0030,009
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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