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Enregistrement W3137894086 · doi:10.1080/08985626.2021.1872939

How much do network support and managerial skills affect women’s entrepreneurial success? The overlooked role of country economic development

2021· article· en· W3137894086 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.

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship and Regional Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsAffect (linguistics)Developing countryContext (archaeology)BusinessEntrepreneurshipStock (firearms)Competitive advantageEconomic growthEconomicsMarketingFinancePolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of women-owned businesses with regard to the stages of economic development of countries is under-examined on a global basis. This study explores the relationship between country economic and political contexts and assesses the importance of entrepreneurs’ networks and managerial skills on women’s entrepreneurial success. The research uses data from 22 countries chosen from multi-dimensional country context constructs (i.e., select economic and political factors) and measures both family and external moral and financial support and managerial skills. The results show that stock (managerial skill) and flow (family and non-family support) differentially influence women’s entrepreneurial success in countries at varying levels of competitive development. In particular, the results confirm the positive influence of managerial skills and family moral and financial support on women’s entrepreneurial success (based on annual income) in countries at a higher level of competitive development and confirm their negative influence in countries at a lower level of competitive growth. Moreover, the results reveal influences of non-family financial support (positive for highly competitive countries) on income but not non-family moral support. Public policy implications are discussed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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