Economic Disparities Among Small Business Owners in Small-Town America
Notice bibliographique
Résumé
The land of equal opportunity," a minority entrepreneur describes what she had always pictured the United States to be.After struggling to obtain a business loan, she says that her business is finally starting to see some success.Hundreds of thousands of entrepreneurs have similar dreams of owning a successful business, but over 60% of female and minority small business owners struggle to do so, per a 2023 Bankrate report [2].In this study, 25 small businesses in Hillsborough, New Jersey, responded to a survey confirming similar national trends among entrepreneurs.These results, representative of 25% of Hillsborough's small businesses, indicated that female and minority-owned businesses face greater difficulty obtaining financial assistance and managing their business along with personal responsibilities.Furthermore, Hillsborough was chosen due to its upper-middle-class characteristics, thus making the study's results applicable across similar towns in the United States.The paper concludes by analyzing potential solutions to these disparities. Key TermsEconomics: Study of how resources are allocated and managed among small businesses, specifically focusing on the financial challenges faced by female and minority entrepreneurs in Hillsborough, New Jersey, and their implications on access to loans, business outcomes, and overall economic disparities.Small Business: Businesses with gross revenues that do not exceed $3 million.Minority: A person whose race or ethnicity is a non-dominant race within the group.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».