Impact of refugee women's entrepreneurship on socioeconomic outcomes and well-being: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim is to contribute to a broader and more nuanced understanding of the experiences and challenges these women face as entrepreneurs, to aid in the development of more effective supportive measures. Method: A scoping review methodology guided by the framework proposed by Arksey and O'Malley and later refined by Levac et al., and PRISMA ScR reporting guidelines was conducted. We identified and synthesized themes from twelve pertinent articles that met our review criteria. Findings: Four overarching themes were identified that included (1) the contextual influences on entrepreneurship, (2) the constraints and barriers faced by refugee women entrepreneurs, (3) the resilience and resourcefulness displayed by these women, and (4) the outcomes of their entrepreneurship. These themes reveal the complex interplay of factors that shape the social, economic, and health impacts of entrepreneurship on refugee women. Discussion and Conclusion: This study underscores the urgent need for more rigorous scholarly attention to the area of refugee women’s entrepreneurship. While themes identified in this study align with previous literature, they have not been thoroughly addressed within a consolidated research framework in existing peer-reviewed studies. Therefore, our review is instrumental in augmenting the existing knowledge base and illuminating new directions for future scholarly investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».