Age and entrepreneurship: Mapping the scientific coverage and future research directions
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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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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».