Age and entrepreneurship: Mapping the scientific coverage and future research directions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers’ interest in studying the relationship between age and entrepreneurship has mushroomed in the last decade. While over a hundred articles are published and indexed in the Scopus database alone with varying and fragmented results, there has been a lack of effort in reviewing, integrating, and classifying the literature. This article offers a framework-based systematic review of 174 articles to comprehend the relationship and influencing factors related to an individual's age and entrepreneurship. Bibliographic coupling is used to identify the prominent clusters in the literature on this topic and the most influential articles. Also, the TCCM review framework is adopted to provide a comprehensive insight into dominant theories applied, contexts (geographic regions and industries) incorporated, characteristics (antecedents, consequences, mediating and moderating variables, and their relationships) investigated, and research methods employed in age and entrepreneurship research over the last fifteen (2007–2022). Though the literature covers an array of industries, to better understand the age-entrepreneurship correlation, we need to investigate the new-age technologically driven business sectors further to expand our knowledge. Furthermore, we detect that the Theory of Planned Behavior mostly dominates the literature, with other theories trivially employed. Finally, we apply the TCCM framework to suggest fertile areas for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle