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Enregistrement W3121554189

The Effect of Aging on Entrepreneurial Behavior

2006· article· en· W3121554189 sur OpenAlexaff
Moren Lévesque, Maria Minniti

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk aversion (psychology)Liberian dollarWageEconomicsMicroeconomicsLabour economicsDemographic economicsExpected utility hypothesisFinanceFinancial economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The largest percentage of individuals seeking tocreate new firms are between the ages of 25 and 35. Consequently, therole that aging plays in entrepreneurial behavior is examined.UsingBecker's theory of time allocation, a model is created toidentify athreshold age at which an individual's willingness to invest time in startingnew firms declines. The model makes the assumption that individuals distribute their timebetween income-producing activities and leisure.There is a particular agefor each individual at which the allocation between the income-producingactivities and leisure provides maximum expected utility. The model demonstrates that risk aversion and wealth are key factors in anindividual's decision to pursue a new venture.As individuals grow older,the discount associated with each dollar of future income increases.Inturn, those activities that require a time commitment before an income isproduced are not viewed as being as attractive as wage labor, where the returnis immediate. The model presented can be adapted to consider other factors that may bepertinent to an individual's decision to become an entrepreneur.(SRD)

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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