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Enregistrement W4323314282 · doi:10.3390/jrfm16030172

Participatory Governance as a Success Factor in Equity Crowdfunding Campaigns for Cultural Heritage

2023· article· en· W4323314282 sur OpenAlexvenueno aff
Elena Borin, Giulia Fantini

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismCorporate governanceCultural heritagePublic relationsEquity (law)Equity crowdfundingPolitical scienceBusinessSociologySeed moneyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study seeks to address a research gap about the role of participatory governance as a success factor in successful equity crowdfunding (ECF) campaigns in the cultural heritage sector. The research stems from calls coming from both equity crowdfunding and cultural heritage research. Concerning equity crowdfunding research, academics have pointed out the need for more research on specific economic sectors and topics related to governance. Concerning cultural heritage and equity crowdfunding, our investigation is in line both with the calls for differentiation of funding schemes that could increase the financial resilience of cultural heritage organizations and with the academic and policy debate on the need to promote engagement and participation, also through participatory governance. Via QCA (Qualitative Comparative Analysis), this research investigates the peculiarities and success factors of equity crowdfunding for cultural heritage, with a special focus on participatory governance. The results indicate that ECF campaigns in this field can raise more funds than the targeted ones if they propose participatory governance schemes and enhance emotional and cultural heritage-related signals, thus differentiating ECF in cultural heritage from ECF in other sectors.

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)0,001
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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