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Enregistrement W4225122279 · doi:10.1080/08276331.2022.2059983

How to write a good entrepreneurship and small business article

2022· article· en· W4225122279 sur OpenAlexaff
Vanessa Ratten, Étienne St-Jean, Malin Brännback, Alan L. Carsrud, Senevi Kiridena, Ikpe Justice Akpan

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business & Entrepreneurship · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipOrder (exchange)Meaning (existential)PublishingField (mathematics)Small businessPublic relationsManagementSociologyComputer scienceEngineering ethicsPolitical scienceMarketingBusinessPsychologyEngineeringLawEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whilst everyone wants to write a good entrepreneurship and small business article, it requires skill, dedication and perseverance. Not to mention tenacity and intelligence in obtaining the right words to convey the intended meaning. This article discusses what to do in order to make sure authors write in a appropriate way regarding publishing in the small business and entrepreneurship field. The goal of the article is to answer questions and queries authors have about what they should and should not do when submitting to prestigious journals. In order to achieve this goal some of the most well known and esteemed Associate Editors of the Journal of Small Business & Entrepreneurship discuss their tips and advice. This will be of immense benefit to researchers in the field and provide helpful comments about how they can structure and write better articles.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,214
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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