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Enregistrement W2974270491 · doi:10.3390/su11195172

Academic Collaboration in Entrepreneurship Research from 2009 to 2018: A Multilevel Collaboration Network Analysis

2019· article· en· W2974270491 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Song, Hao Xu, Cai Li

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEntrepreneurshipRegional scienceDistribution (mathematics)Economic geographyInstitutionCompetitive advantageCollaborative networkScale (ratio)Knowledge managementBusinessIndustrial organizationMarketingPublic relationsPolitical scienceSociologyEconomicsComputer scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship research is widely regarded as an important basis for competitive advantage in a rapidly changing international business environment, enhancing capacities for sustainable business growth, economic activity, and the wealth of nations. In recent years, international cooperation has been considered to be one of the key factors promoting the sustainable development of entrepreneurial research. However, the evolution of the cooperative network of entrepreneurial research and the relationship between international cooperation and entrepreneurial research performance has not received the attention of most researchers. Therefore, we used a multilevel collaborative analysis method, i.e., country, city, institution and scholar, analyzing 2037 studies in this area from 2009 to 2018 from the Business Source Complete database by collaboration network analysis and bibliometric analysis. Our study tracked the evolution and cooperation trends in entrepreneurship research and detailed characteristics of international academic cooperation over the past decade, and we found the following: (1) The four types of cooperative networks have evolved over time, and generally conform to the distribution characteristics of the core periphery; cities, institutions, and researchers from central countries such as the United States, the United Kingdom, Canada, France and Germany occupy central positions in cooperation; they are scale-free networks and subject to the principle of priority connection. (2) The evolution of cooperative networks at different levels are non-conformal, there is a subtle relationship between micro-networks that can explain the distribution and changes in macro-networks. (3) International academic cooperation can promote the performance of entrepreneurial research, and cooperation has become the main theme of entrepreneurial research. These findings can help researchers to better study cooperative relationships in entrepreneurship research. Moreover, they can provide entrepreneurial decision support for national and local governments and contribute to the sustainable development of entrepreneurial research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0170,023
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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