MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134763515 · doi:10.1108/jec-12-2020-0211

Socio-cultural web and environmentally-driven community entrepreneurship: a portrayal of Abia Ohafia community in South-Eastern Nigeria

2021· article· en· W3134763515 sur OpenAlexaff
Ebere Ume Kalu, Léo‐Paul Dana

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global Economy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipSocial capitalOriginalitySocial entrepreneurshipAbiaSociologyCitizen journalismCommunity developmentLocal communityPublic relationsMarketingEconomic growthPolitical scienceBusinessSocial scienceEconomicsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study is aimed at providing a deduction on the necessity of social and cultural capital for entrepreneurial outcomes on a community-wide scale. Design/methodology/approach There is a drift from an individualised form of entrepreneurship to community-based entrepreneurship with a grand focus on social needs of current and emergent nature. This study is both archival and exploratory and has pictured culture and communality as drivers that are needful for enterprising communities. Findings This paper finds communality, social network, social capital and trust as push-factors for community-based entrepreneurship and development drives. Originality/value This study is an original exposé on the Abia Ohafia community’s Model of community-based entrepreneurship which thrives on strong institutions (like the Age Grade System) and age-long practices that have built trust and stability. This local community through its networks, culture and communalities creates relationships, rational innovation, consensual leadership and participatory followership under which resources, opportunities and solutions are deliberately advanced for meeting social and community purposes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Enterprising Communities People and Places in the Global EconomyMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207