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Enregistrement W3201485500 · doi:10.1017/mor.2021.49

Entrepreneurship and the Post-COVID-19 Recovery in Emerging Economies

2021· article· en· W3201485500 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

RevueManagement and Organization Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicChinaPsychological resilienceEmerging marketsResilience (materials science)Context (archaeology)BusinessEconomic systemEconomic geographyEconomicsEconomic growthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Entrepreneurs play a focal role in a society's economic recovery from major disruptions such as the COVID-19 pandemic. We argue that entrepreneurs’ ability to identify and act on entrepreneurial opportunities during the crisis reflects their resilience, and their innovations facilitate new patterns of work, learning, and leisure activities in post-COVID-19 societies. However, how, how quickly they act, and how influential their actions are depends on their context in terms of institutions, resource access, and market volatility. In China, some entrepreneurs have shown great resilience by utilizing network relationships and digital technology, not only to overcome short-term disruptions in 2020 but to shape the evolving ‘new normal’ where behaviors and capabilities have changed as a consequence of the experience of the pandemic. We discuss drivers of such resilient entrepreneurship during the COVID-19 pandemic in China and call for further research on the interplay between external disruptions, different types of entrepreneurship, and the consequences for resilience in emerging economies.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,843
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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