Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most feminists policies are aspirational. Deficiencies include vague terms of what constitutes ‘feminist’ within policy, ambiguous investment criteria, lack of consultation and the use of the binary definition of gender negating gender-diverse people (Tiessen, 2019). The purpose of this study is to identify parameters that characterize feminist entrepreneurship policies and to advance recommendations to operationalize these policies. Design/methodology/approach The COVID-19 pandemic has unveiled fragilities in the socio-economic gains that women entrepreneurs have achieved. Gender-regression is, in part, the product of entrepreneurship policies that fail to recognize the nature and needs of women entrepreneurs. To inform recovery measures, this article considers two research questions: what are the parameters of feminist entrepreneurship policies? and how can parameters of feminist entrepreneurship policy be operationalized in pandemic recovery measures? To inform the questions, the study draws on the academic literature and thematic analysis of three collective feminist action plans to operationalize ten parameters that characterize feminist entrepreneurship policy. Findings Supplanting ‘feminist’ for women in the construction of entrepreneurship policies, without specifications of how parameters differ dilutes government's efforts to achieve gender quality and women's economic empowerment. To inform policy, recommendations of three feminist recovery policies clustered under seven themes: importance of addressing root causes of inequality; need to invest in social and economic outcomes; economic security; enhancing access to economic resources; investment in infrastructure; inclusive decision-making; and need for gender disaggregated data to inform policy. Differences in policy priorities between collective feminist recovery plans and the academic literature are reported. Research limitations/implications The parameters of feminist entrepreneurial policy require further interpretation and adaptation in different policy, cultural and geo-political contexts. Scholarly attention might focus on advisory processes that inform feminist policies, such as measures to address gender-regressive impacts of the COVID-19 pandemic. Research is also needed to understand the impacts of feminist policies on the lived experiences of diverse women entrepreneurs. Limitations: The study design did not incorporate viewpoints of policymakers or capture bureaucratic boundary patrolling practices that stymie feminist policies. Thematic analysis was limited to three feminist recovery plans from two countries. Practical implications Recommendations to operationalize feminist entrepreneurship policies in the context of pandemic recovery are described. Originality/value Ten parameters of feminist entrepreneurship policy are explored. The conceptual study also advances a framework of feminist entrepreneurship policy and considers boundary conditions for when and how the parameters are applicable.
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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 | 0,033 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».