Gender Gaps in Perceived Start-up Ease: Implications of Sex-based Labor Market Segregation for Entrepreneurship across 22 European Countries
Notice bibliographique
Résumé
Although scholars have long recognized the consequences of sex-based labor market segregation for gendered outcomes in conventional wage-and-salary employment, comparatively little is known about the implications for entrepreneurship. We call attention to implications stemming from manifestations at distinct levels of analysis, specifically to the differential structural positions that men and women are likely to occupy as employees and to the degree of sex-based labor market segregation in a country overall. We hypothesize that the gendering of labor market positions will have the first-order effect of reducing women’s likelihood of acquiring entrepreneurship-relevant resources, experiencing entrepreneurial career previews, and being exposed to industry opportunity spaces for launching new firms, which will have the second-order effect of lowering their start-up ease perceptions relative to men’s. We further suggest that this gender gap will widen in societies with more highly sex-segregated labor markets. Data from 15,742 employees in 22 European countries provide strong support for these claims. By demonstrating how pre-entry assessments of entrepreneurship are influenced by gendered employment experiences at the individual level and gendered labor market regimes at the country level, this study lays a foundation for further multilevel research on the relationship between institutionalized labor market practices and entrepreneurial activity.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».