The lost generation of entrepreneurs? The impact of COVID-19 on the availability of risk capital in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Canada has lagged in access to capital for high-potential, growth-oriented new ventures, but has made considerable strides in the past decade. This study aims to examine the evolving state of the market for risk capital in Canada during the COVID-19 pandemic, providing a critical assessment of government policy from the perspective of angel investors and diverse communities of entrepreneurs. Design/methodology/approach A thematic analysis was conducted of seven COVID-19 roundtable discussions hosted by the National Angel Capital Organization that included 51 global and national-level business and political leaders. The analysis extracted the most salient details from the discussions, distilling them into timely and actionable insights for policymakers. Findings The analysis suggests that the government’s economic policy response to the COVID-19 crisis fails to address the sudden liquidity problems faced by new ventures. Entrepreneurs and angel investors have remained resilient, rallied as a community and demonstrated an extraordinary level of trust. Traditionally under-represented communities of entrepreneurs are more affected by the crisis than others. Practical implications The findings and recommendations are of relevance to policymakers interested in post-COVID-19 economic policies to address the unique challenges faced by start-ups and ensure their full contribution to economic recovery. Originality/value The paper presents several policy recommendations and proposes a novel framework to describe the impacts of the pandemic on different categories of start-ups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».