MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319996821 · doi:10.1504/ejim.2023.10053720

Entrepreneurial pursuits of women and men in the diaspora from MENA: dual embeddedness in home- and host-societies

2023· article· en· W4319996821 sur OpenAlexaff
Ye Liu, Zohreh Hassannezhad Chavoushi

Notice bibliographique

RevueEuropean J of International Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaEmbeddednessDual (grammatical number)Host (biology)Political scienceGender studiesSociologyAnthropologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migrants are embedded in traditions in their home-society and embedded in institutions in their host-society. This dual embeddedness raises issues for migrants from the Middle East and North Africa (MENA) residing in Europe and North America. Embedded in a gender-inegalitarian home-society and in a more gender-egalitarian host-society, what are migrant women's occupational pursuits, especially to become entrepreneurs? The research design analyses women and men in the diaspora by comparing their home-society and their host-society. Analyses show that migrant men's roles are to be breadwinners in the diaspora in both home- and host-societies. Migrant women, however, switch extensively from being homemakers in home-society to becoming breadwinners in host-society. Migrant women frequently show entrepreneurial intention, but are filtered out more than men, and in the diaspora more than women in Europe and North America, but less than women in MENA. The findings contribute to understanding effects of dual embeddedness.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean J of International ManagementMême sujetMigration, Ethnicity, and EconomyTravaux en français237 207