Accelerating the transformation to a sustainable food economy by strengthening the sustainable entrepreneurial ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Strengthening the sustainable entrepreneurial ecosystem (SEE), particularly its support functions for small to medium-sized enterprises (SMEs), is increasingly seen as an important means of accelerating the transformation to a sustainable economy. Little is known, however, about how to strengthen SEEs. In this article, we evaluate a series of 16 projects intended to develop SEE functioning to accelerate transformation to a sustainable food economy in the Greater Phoenix Area of Arizona. We use an evaluative framework designed around a set of ten SEE support functions to qualitatively assess the baseline state of the SEE, how projects were executed, the effects of these projects, and the overall changes in the SEE that resulted. The findings indicate all but one projects had positive effects on the SEE (nine weak, six medium). In conjunction with other developments, the projects raised the overall SEE performance from the baseline state of two functions being performed at only minimal level, to six functions being performed minimally, and one at a medium level. Insights gained from comparing results across projects suggest tentative guidelines for future practice, which should be useful for SEE stakeholders, including policy makers, economic development agencies, financial institutions, consultants, and educators, interested in strengthening SEEs. Researchers engaging in studies on strengthening SEEs may benefit from the evaluative framework enabling larger cross-case comparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».