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Enregistrement W3033893998 · doi:10.1111/cag.12627

The experiences of immigrant entrepreneurs in a medium‐sized Canadian city: The case of St. John's, Newfoundland and Labrador, Canada

2020· article· en· W3033893998 sur OpenAlexafffundvenueabout
N R Graham, Yolande Pottie‐Sherman

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationEntrepreneurshipPopulationEconomic growthPolitical scienceSmall businessEconomyGeographySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest in the dynamics of immigrant entrepreneurship in non‐traditional immigrant gateway cities in Canada. Encouraging immigrant businesses is a particularly pressing imperative for Atlantic Canada's small and medium‐sized cities, which struggle with aging labour markets, youth out‐migration, and difficulty attracting and retaining newcomers. Recent research on immigrant entrepreneurship highlights the geography of entrepreneurial benefits and challenges across Canadian cities. Our study contributes to this field by examining the experiences of immigrant entrepreneurs on the “edge”—working in Canada's easternmost city, St. John's, Newfoundland and Labrador. Our findings are based on 28 interviews conducted with immigrant entrepreneurs and key informants in St. John's. As a remote, peripheral city within Canada with a small immigrant population and an economy intimately tied to booms and busts in global oil markets, we found that St. John's presents a distinct set of challenges for immigrant entrepreneurs. Yet, a recent rush to encourage a start‐up ecosystem—through a university‐based incubator program and new provincial nominee streams—is also creating new opportunities for self‐employment and shifting the terrain of support towards white‐collar businesses. Ultimately, this study highlights the variegated experiences of a diverse set of immigrant entrepreneurs in St. John's.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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