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Enregistrement W2947751284

De invloed van startmotieven op de financiële situatie en arbeidstevredenheid van zzp’ers : The impact of motives on the financial situation and job satisfaction of the solo self-employed

2017· article· nl· W2947751284 sur OpenAlexaboutno aff
Wieteke Conen, J.A. Schippers

Notice bibliographique

RevueUvA-DARE (University of Amsterdam) · 2017
Typearticle
Languenl
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHans Böckler Stiftung
Mots-clésAutonomyQuarter (Canadian coin)Job satisfactionWork (physics)Self-employmentPsychologySociologyBusinessDemographic economicsPolitical scienceSocial psychologyEconomicsFinanceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines to the extent to which Dutch men and women differ in their motives to become solo self-employed and how various types of motives play a role in explaining financial and non-financial returns to solo self-employment. We analyzed data from comparative surveys carried out among 781 Dutch solo self-employed persons. The results show that, for a majority of the Dutch solo self-employed, so-called pull factors (like looking for a new challenge or more autonomy) play an important role, whereas for about a quarter of respondents push factors (like not being able to find a job as an employee) play an important role. Women relatively often indicate that the combination of work and family plays a role; for men necessity-driven motives more often played a role when becoming solo self-employed. The analyses show that the self-employed who start their business from push motives are not only less successful in running their businesses, but also more likely to live in households running a deficit and are less satisfied with their jobs. We conclude that the relationships between motives and the benefits of solo self-employment deserve more attention from economic and social policy makers – especially if push as well as pull factors are increasingly encouraging an inflow into solo self-employment.

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)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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