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Enregistrement W4408470816 · doi:10.21083/ruralreview.v6i1.6950

A Conceptual Framework for Rural Women Social Entrepreneurs Looking at the intersection between gender and rural social enterprise

2022· article· en· W4408470816 sur OpenAlexaffvenueabout
C. G. A. Bryant

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)Social enterpriseSocial entrepreneurshipSociologyWomen entrepreneursConceptual frameworkGender studiesBusinessPolitical scienceGeographyEntrepreneurshipPublic relationsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social enterprises create social, environmental, or cultural value through profitable trade. They address social needs, strengthen communities, improve people’s life chances or protect the environment (Scottish Government, 2016). They are prevalent in rural areas to address critical social needs as well as with entrepreneurs and community groups that wish to attract sustainable tourism or engage in socially and environmentally responsible business initiatives. Women, and therefore rural women, are at the forefront of social enterprise with 65% of women in leadership positions (Social Value Lab, 2019). However, there appears to be little support for rural women social entrepreneurs. A gap seems to exist in both research and policy between gender and social entrepreneurship. While countries such as Canada and Scotland have taken strides to support gender equality, women in business and the burgeoning social enterprise sector, the seemingly apparent lack of cohesion is present. This presentation will introduce a conceptual framework to intersect these areas through a rural lens. The work will be geographically situated in the Scottish Highlands and Islands.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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