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Enregistrement W4319003166 · doi:10.3390/businesses3010010

Opportunity and Survival in the Urban Informal Food Sector of Namibia

2023· article· en· W4319003166 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBusinesses · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésOpportunismContext (archaeology)Informal sectorOrder (exchange)Construct (python library)Set (abstract data type)BusinessEconomicsMarketingEconomic growthMarket economyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature on participation in the informal food sector in cities of the Global South is conventionally characterized by a survivalist or opportunistic perspective. The main difference is that opportunists, in contrast to survivalists, are motivated by entrepreneurial choice rather than necessity and see opportunities for economic and social advancement in the sector. Recent studies in Brazil and India conclude that research on informal sector participation requires a “both/and” rather than “either/or” approach. The main problem this paper addresses is whether the “both/and” model is also applicable in the African context. This is the first study to investigate the issue in the informal food sector of an African city; in this case, the capital city of Namibia, Windhoek. The paper evaluates five potential ways of distinguishing between survivalist and opportunistic food vendors and concludes that entrepreneurial motivation (EM) provides the most useful set of metrics. Selected EM responses are then used to construct four regression models—two survivalist and two opportunistic—in order to determine which individual and business characteristics are most strongly and consistently associated with survivalism and opportunism. Few vendors are both survivalist and opportunistic in orientation. There is a possibility of survivalists becoming more opportunistic over time but the models do not confirm this hypothesis. Apart from differences in EM, there are many similarities between the two groups and both would therefore benefit from a more enabling policy environment. The primary distinguishing business characteristic is the enterprise type with street food vendors most likely to be opportunistic. Ironically, it is street vendors who are seen as unsightly, unhealthy, and uncontrollable, and face the most difficult operating environment.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,183 · 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