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Enregistrement W4403200764 · doi:10.33111/vz_kneu.33.23.04.03.019.025

Analysis of social entrepreneurship ecosystems in the international context

2023· article· en· W4403200764 sur OpenAlexaboutno aff
Kateryna Davydkova, Valentyna Oberemchuk

Notice bibliographique

RevueScientific notes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)EntrepreneurshipEcosystemGeographyPolitical scienceEcologyBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the ecosystem of social entrepreneurship, its players and identifies its types. The topics of ecosystem and ecosystems of social entrepreneurship are studied in various scientific and literary sources. It has been established, the ecosystem of social entrepreneurship has rarely been the subject of ecosystem studies. Based on the analysis of ecosystems in the international context, the main problems of the social entrepreneurship ecosystem in Ukraine have been identified. The social entrepreneurship ecosystem is a comprehensive tool for supporting social enterprises and social initiatives that aim to solve social problems and improve the quality of people’s lives. The ecosystem formula is a triangle that combines local government, community, and business into a coherent network to support and promote the growth of social enterprises. Ecosystem logic allows us to maintain the required level of innovation and not lose our position in the competitive market. Depending on the key players and elements, the social entrepreneurship ecosystem can be typed through certain components. 7 different types of social entrepreneurship ecosystem and their brief characteristics are presented in this article. In the study, we analysed ecosystems in four countries, including Ukraine. It is found that in the studied countries there is a significant number of types of social entrepreneurship ecosystems. Most social entrepreneurship ecosystems are present in the Netherlands — six types, of which the business ecosystem is the most powerful and efficient. Canada has the most developed ecosystems, and the financial ecosystem is a priority. There are five social entrepreneurship ecosystems in Malaysia, the same as Canada, but the priority is given to the state ecosystem. So, from the experience of these countries, to develop a powerful and effective ecosystem of social entrepreneurship in Ukraine, we must take the experience of government support from Malaysia, experience in financial initiatives from Canada and experience in creating collaborations between business, private sector, and social entrepreneurs from the Netherlands. The leaders in the development of the social entrepreneurship ecosystem in Ukraine are Ternopol and Vinnitsa, two regional centres. Obstacles to social entrepreneurship in Ukraine are lack of funding, low level of social awareness, lack of understanding on the part of society, imperfect legal regulation, and insufficient government support. It is determined that for the effective operation of the social entrepreneurship ecosystem in different countries of the world, there should be assistance from the State, business, and the public, as well as improving the conditions for their activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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