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Enregistrement W3209326212 · doi:10.20435/inter.v22i3.3144

Aspectos do empreendedorismo imigrante brasileiro em Toronto

2021· article· pt· W3209326212 sur OpenAlexaffabout
Michel Mott Machado, Roberto Pessoa de Queiroz Falcão, Eduardo Picanço Cruz, Caroline Shenaz Hossein

Notice bibliographique

RevueInterações (Campo Grande) · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O artigo descreve as atividades do empreendedorismo brasileiro em Toronto, Canadá. Os dados foram obtidos por meio da aplicação de 74 questionários a empreendedores brasileiros e entrevistas semiestruturadas com 42 destes, gerando uma abordagem multimétodos com análise de dados descritivos da survey e das trajetórias empreendedoras e de histórias de vida. Os pesquisadores realizaram também um trabalho de campo com visita e observação dos estabelecimentos e de empreendedores brasileiros da região. Os respondentes são majoritariamente da região Sudeste, branca, entre 30 e 49 anos, com alta escolaridade e boa proficiência de inglês. Foi identificada uma intenção para empreender por necessidade. A maioria dos negócios é de pequeno porte, incluindo empresas prestadoras de serviços situados na região West de Toronto. Evidenciou-se que a necessária adaptação cultural e a criação de redes de negócios e networking são elementos fundamentais para a criação e manutenção dos negócios. Resultados sugerem fatores que podem ser relevantes à ampliação dos negócios, tais como o capital social, a inteligência cultural, a adaptação do produto/serviço com vistas a alcançar um público mais amplo, o desenvolvimento de meios alternativos de capitalização e o aprimoramento do capital humano, por meio de educação formal e desenvolvimento de habilidades empreendedoras e administrativas. Implicações teóricas e práticas são discutidas ao final do artigo.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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