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Enregistrement W4375951554 · doi:10.1080/09669582.2023.2207780

Exploring the gendered tourism entrepreneurial ecosystem in Barcelona and responses required: a feminist ethic of care

2023· article· en· W4375951554 sur OpenAlexaff
Daniela Freund, Itziar Ramírez García, Karla Boluk, Mireia Canut-Cascalló, María López-Planas

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Tourism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismEntrepreneurshipSociologyGender equityDiversification (marketing strategy)Equity (law)Context (archaeology)Public relationsMarketingGender studiesBusinessPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barcelona is an attractive location in Spain for tourism entrepreneurship; however, women are significantly under-represented. This study adopts a locally based perspective and a feminist ethic of care theoretical lens to give voice to tourism women entrepreneurs and members of the entrepreneurial ecosystem in Barcelona. The aim of our analysis is to understand the culture of the entrepreneurial ecosystem and seeks to answer the following research question: How does an entrepreneurial ecosystem that operates in a tourism entrepreneurship context characterized by gendered barriers, find support through gender equity resources and policies? To address this question, we have applied feminist theory to analyze the semi-structured interviews with female entrepreneurs and individuals committed to Barcelona’s entrepreneurial ecosystem. Our analysis revealed three main gender equity-related issues i.) Hunting and caring: The Gender Entrepreneurship Division; ii.) Social Conditioning and gender norms: Reinforcing Gender Inequities and iii.) Entrepreneuring and the Motherhood Penalty. Our findings draw attention to gender biases and opportunities to enhance equity in the entrepreneurial ecosystem in Barcelona by employing an ethic of care and committing to diversification. We offer a theoretical framework to understand and respond to gender inequities to enhance the success of women tourism entrepreneurs.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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