People Financing Entrepreneurs within and outside the Family: Pandemic Decline and Resilience in Cultures around the World
Notice bibliographique
Résumé
People may finance entrepreneurs, often family members. Here, the question is: how has the COVID-19 pandemic affected people’s funding of family-related entrepreneurs and non-family-related entrepreneurs? The pandemic predictably reduced the funding of family-related entrepreneurs and especially the financing of non-family-related entrepreneurs. However, a culture supportive of family businesses may alleviate the declining funding of family-related entrepreneurs, predictably, while a secular–rational culture supportive of non-family businesses may alleviate the declining financing of non-family-related entrepreneurs. Similar to a field experiment, a globally representative survey was conducted before and after the disruption in 42 countries, interviewing 266,983 adults either before or after the disruption. The individual-level data are combined with national-level data on culture, amenable to hierarchical linear modeling. People’s financing of family-related entrepreneurs and especially of non-family-related entrepreneurs are found to have declined with the COVID-19 pandemic. However, culture provides resilience, in that the declining funding of family-related entrepreneurs was alleviated where the culture supports family businesses, and the declining funding of non-family-related entrepreneurs was alleviated in societies with a secular–rational culture. The findings contribute to contextualizing business angel financing temporally, as embedded in time before and after the COVID-19 pandemic disruption, and societally, as embedded in culture providing resilience.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».