Thematic Review of Motivational Factors, Types of Uncertainty, and Entrepreneurship Strategies of Transitional Entrepreneurship among Ethnic Minorities, Immigrants, and Women Entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines the motivational factors, types of uncertainty, and entrepreneurship strategies of transitional entrepreneurship among ethnic minorities, immigrants, and women entrepreneurs, drawing insights from an extensive literature review. To understand the dynamics of transitional entrepreneurship, a thematic review, a qualitative research tool, was used to analyze the research problem and provide answers to the research questions. Three insightful findings emerged from the thematic review. First, six broad themes emerged as catalysts for transitional entrepreneurship among the three focused entrepreneurs, namely, the institutional environment, push factors, pull factors, ethnic resource dependence, cultural inheritance, and gender identity issues. Specific elements of each of the six themes are explicated. Moreover, two levels of uncertainty (Levels 1 and 2) confront transitional entrepreneurs depending on countries and institutional contexts. Level 1 uncertainty presents a clear future with likelihoods, possibilities, and probabilities of success, while Level 2 uncertainty presents several alternate paths and trajectories with a blurred possibility of success for these entrepreneurs. Finally, transitional entrepreneurs leverage optioned and adaptive entrepreneurship strategies in different ways to cope with the two types of uncertainty in their host countries. Given the prospects of TE, the paper provides implications on how to remove the institutional barriers facing transitional entrepreneurs for more balanced socioeconomic inclusion in host countries. It further explicates a need to leverage the motivational factors and entrepreneurship strategies for economic development. By providing a theoretical-based framework of motivations, types of uncertainty, and entrepreneurship strategies, the paper bridges the gaps in the literature and contributes to a better way of understanding TE among ethnic minorities, immigrants, and women entrepreneurs in the period of transition.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».