MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384560461 · doi:10.56367/oag-039-10764

Sex-based labour market segregation and women's perceptions of entrepeneurship

2023· article· en· W4384560461 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOpen Access Government · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalaryEntrepreneurshipPerceptionWageArgument (complex analysis)Government (linguistics)Scale (ratio)Labour economicsDemographic economicsPolitical scienceGender studiesSociologyEconomicsPsychologyLawGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex-based labour market segregation and women's perceptions of entrepeneurship Here Professors Tonoyan, Strohmeyer, and Jennings investigate sex-based labour market segregation and women's perceptions of entrepreneurship. As noted in a prior Open Access Government article, women tend to participate in entrepreneurial activity at lower rates than men within most countries included in the Global Entrepreneurship Monitor. Numerous plausible reasons for this gender gap exist. A large-scale study by Professors Vartuhi Tonoyan (California State University, Fresno), Robert Strohmeyer (University of Mannheim), and Jennifer E. Jennings (University of Alberta) put forth and examined the argument that women are likely to possess less favourable perceptions than men, on average, of how easy it would be to start a business. These scholars further argued that this disparity can be attributed to sex-segregated positions within traditional wage-and-salary employment, which present structural disadvantages for women’s entrepreneurship.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,996

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,258 · 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