MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2990429138 · doi:10.3390/jrfm12040178

Encouraging Entrepreneurship and Economic Growth

2019· article· en· W2990429138 sur OpenAlexvenueno aff
David Ahlström, Amber Y. Chang, Jessie S. T. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCornerstoneEconomicsBusinessEconomic growthPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economy has seen unprecedented growth in the past two centuries, raising average incomes by 30-fold. With this added wealth, living standards also improved greatly. Although many factors impact economic growth, it is accepted that entrepreneurship plays a key role. Therefore, understanding the antecedents of entrepreneurship and the link to economic development, often through institutions, should be of higher importance to researchers and policymakers. This Special Issue of the Journal of Risk and Financial Management sought to provide a brief overview of the economic growth literature and its link with entrepreneurship while adding insight through the Special Issue papers regarding the drivers of entrepreneurship in different contexts. Thus, the papers gathered here addressed several aspects of entrepreneurship and how it may be encouraged through networking, cornerstone investors in initial public offerings, new financing methods such as with cryptocurrencies, and through entrepreneur health. The research sites were primarily in Asia. This lead paper summarizes the issue’s papers while also providing a short overview of the economic growth literature and its link to entrepreneurship and institutions. This Special Issue, thus contributes to the empirical and theoretic research on the drivers of entrepreneurship and the association with economic growth.

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 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 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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of risk and financial managementMême sujetPrivate Equity and Venture CapitalTravaux en français237 207