MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217125567 · doi:10.1177/02662426211020608

Richness in diversity: Towards more contemporary research conceptualisations of women’s entrepreneurship

2021· article· en· W3217125567 sur OpenAlexaff
Colette Henry, Susan Coleman, Lene Foss, Barbara Orser, Candida G. Brush

Notice bibliographique

RevueInternational Small Business Journal Researching Entrepreneurship · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipViewpointsEntrepreneurshipExtant taxonDiversity (politics)Context (archaeology)SociologyRelevance (law)Status quoEconomic geographySocial sciencePolitical scienceGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyses of the diversity of women entrepreneurs and their enterprises, using novel approaches and theoretical viewpoints, is lacking in contemporary scholarship. Accordingly, this article reviews and critiques five articles that constitute this Special Issue (SI) focused on exploring the diversity of women’s entrepreneurship. The authors acknowledge that entrepreneurship is a rich and multi-coloured tapestry, hence, these SI articles highlight the complexities of women entrepreneurs and celebrate their diversity through signposting towards research conceptualisations that reflect the actual rather than the assumed status quo. The article contributes to extant scholarship by platforming the heterogeneity of women’s entrepreneurial endeavours, supporting the view that in terms of supporting women’s entrepreneurship, ‘one size (still) does not fit all’. We also propose a framework to help future scholars strengthen the quality and relevance of their research on women entrepreneurs along four key dimensions: influence of context; theoretical development; multiplicity of dimensions; and heterogeneity.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Small Business Journal Researching EntrepreneurshipMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207