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Enregistrement W2976204875 · doi:10.1142/s1084946719500146

GENDER DIFFERENCES IN VENTURE FINANCING: A STUDY AMONG CANADIAN AND US ENTREPRENEURS

2019· article· en· W2976204875 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Entrepreneurship · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversité de MonctonLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemale entrepreneursEntrepreneurshipVenture capitalWomen entrepreneursDemographic economicsLoanFinanceDebtPerceptionFace (sociological concept)BusinessEmpirical researchSample (material)New VenturesStart upEconomicsBusiness administrationPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship contributes significantly to economic growth and female entrepreneurs are strongly involved because their economic contribution is steadily increasing. However, research also reveals that female entrepreneurs face more financial barriers when compared to their male counterparts. Therefore, it is of prime importance to understand better female entrepreneurs’ behavior regarding financing. The purpose of this research was to explore gender differences related to financing with an intention to uncover why such differences exist. An empirical study involving a sample of 946 entrepreneurs from Canada and the United States was conducted to examine the issue. Results revealed that female entrepreneurs start their ventures with less capital than males, have a lesser tendency than males to obtain a bank loan and have a perception of being more in debt than their male counterparts are. Moreover, both variables depicting the smaller size of female-owned ventures and the intrinsic motivations expressed by female entrepreneurs acted as explanatory factors for the lower proportion of bank loans in the case of female-owned venture startups.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,190 · 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