Growth of Digital Entrepreneurship in Academic Literature: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial activity is considered the driving force for modern economies and societal development through economic growth, employment generation and the promotion of innovation.This paper seeks to study the growth of the available literature in the academic world and to highlight the trends regarded as 'key' in the realm of digital entrepreneurship by means of the conduct of bibliometric analysis concerning the conceptual background, the assumptions that lie under, the designs of the research along with an analysis of what was contributed to the field and the direction road map pointing out topic areas for further research.An in-depth bibliometric and systematic literature analysis is conducted in accordance with the objectives of the study.As we know the bibliometric analysis of literature can identify research clusters based on the quantity and the quality of the research conducted.Through the use of Vosviewer 1.6.10software, the authors analyzed 122 articles from the Scopus database.The progress of research on digital entrepreneurship has been studied from 1970 to 2022.It is found that digital entrepreneurship research has gained encouragement after the year 2018.By means of cluster analysis, the authors identified three clusters which revealed a number of closely associated key words.The findings further revealed that the synthesis of topics of recent date which were of interest to scholars have led about the evolution of a large number of topical clusters along with the identification of a change in interest over the days gone past.From a study whose aim was the various economic issues, in the direction of an analysis that has deepened the factors which have led to a number of factors that have contributing for the development of digital entrepreneurial platforms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,179 | 0,196 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».