Impact of Social Unrest and the Pandemic on Family Micro-Entrepreneurship Success in Chile
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship is transcendental to the economy and contributes to economic growth.In this context, law 19.749 was established in Chile to facilitate the creation of family microenterprises (FME).However, the social upheaval that occurred in Chile and subsequently the COVID-19 pandemic has had negative repercussions on the country's economy.The present study has the objective of studying the variables that influence the success of family microenterprises.A survey was conducted among micro-entrepreneurs who are beneficiaries of the FME program in the southern sector of the Metropolitan Region.A Probit model was estimated, based on socio-economic information, coming from seventy beneficiaries of entrepreneurial initiatives of a south sector community of the capital, representing 40% of the total.The results show that, in the face of social upheaval, the female gender has a positive correlation, while the number of children has a negative effect.In response to the pandemic, female gender correlates positively, whereas Chilean nationality, number of children, and productive and service sectors are negatively related.Finally, in the context of both events, the number of children and the service sector has a negative influence.The results allow us to predict the relative success of the family enterprises ahead of the arrival of eventual exogenous shock.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».