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Enregistrement W4408116277 · doi:10.3390/jrfm18030131

Financial Systems and Their Influence on Entrepreneurial Development: Insights for Building Sustainable and Inclusive Ecosystems

2025· article· en· W4408116277 sur OpenAlexvenueno aff
Olha Prokopenko, Diana Sitenko, Zamzagul Zhanybayeva, Iryna Lomachynska, Айбота Рахметова

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSustainable developmentEcosystemEnvironmental resource managementFinanceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between financial systems and entrepreneurial development is explored in this paper, specifically how the conditions and characteristics of a country’s financial system affect entrepreneurial opportunities within a space of sustainability and inclusivity. The study is conducted using a mixed methods approach consisting of both a systematic literature review and econometric modeling, coupled with qualitative analysis of a subsample of countries to analyze these dynamics. At a fundamental level, it seeks to analyze the dynamics of financial systems, including the regulatory frameworks, market structures, and access to finance, and their role in forming an entrepreneurial landscape and contributing to the development of sustainable and inclusive ecosystems. The results show strong patterns and challenges in how financial systems support entrepreneurship. Areas of investigation include the role of financial institutions and markets in organizing access to finance (including the impact of regulatory barriers on entrepreneurial activities) and the integration of sustainability principles in policy and practice. This study stresses the need to align financial system policies with the goals of sustainable entrepreneurship so as to facilitate inclusive economic growth. Additionally, the research points out directions for how to make finance more accessible, foster more innovation, and remove the inefficiencies of regulation. For policymakers, investors, and researchers, the insights are designed to improve the entrepreneurial ecosystems through targeted investments as well as simplifying the financial processes. Through proactive actions, stakeholders have the ability to utilize entrepreneurialism as a tool for economic growth, societal progress, and ecological sustainability. The findings of this research contribute to the current ongoing discourse in sustainable entrepreneurship by furthering the stream of debate proposing how financial systems facilitate or inhibit entrepreneurial outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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