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Enregistrement W2905497891 · doi:10.4018/978-1-5225-6298-6.ch007

Financing Social Enterprises

2018· book-chapter· en· W2905497891 sur OpenAlexaff
Chen Liu

Notice bibliographique

RevueAdvances in logistics, operations, and management science book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinanceRisk financingInnovative financingGovernment (linguistics)Debt financingBusinessVenture capitalEquity (law)Equity financingDebtSocial enterprisePolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter discusses funding and financing issues of small and micro social enterprises (SEs) following a systematic approach. It conducts a systematic review of the SE financing literature and proposes a systematic model to examine the SE financing ecosystem. Specifically, the chapter discusses some traditional financing sources of SEs, including internal money, donations, government grants, and conventional debt and equity and examines SEs' advantage and challenges in securing financing using these traditional ways. To address the challenges of SE financing, this chapter proposes a systematic approach of solution and discusses some new and innovative sources of financing for SEs, such as the social impact bonds and the social venture capital. It then discusses crowdfunding and its best use for various types and stages of SEs. The chapter also suggests a list of future research ideas.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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