Notice bibliographique
Résumé
This research critically examines how Canadian government policies position women entrepreneurs through a discourse analysis grounded in poststructuralist feminist theory. Using publicly available texts from the Women Entrepreneurship Strategy (WES) Ecosystem Fund and the website-based content of the 53 funded organizations as data sources, this study deconstructs the language shaping women entrepreneurship policy. The findings reveal three dominant discourses: positioning women as untapped economic resources, framing women as deficient in entrepreneurial skills requiring training, and perpetuating neoliberal feminist perspectives that align entrepreneurship with economic growth rather than gender equity. These discourses reinforce traditional gender roles and power dynamics, marginalizing women entrepreneurs and overlooking structural barriers within the entrepreneurial ecosystem. This research highlights the limitations of deficit-based policy interventions, arguing for systemic reform that prioritizes equity and addresses structural inequities. By situating Canada’s policy approach within a broader international context, the study provides critical insights for policy makers in other countries that may view Canada as a model for women entrepreneurship policy. The findings underscore the urgency of moving beyond training-focused interventions to reimagine entrepreneurship ecosystems in ways that challenge male norms and foster inclusivity. This study also identifies opportunities for future research to evaluate the long-term impacts of Canada’s WES, particularly as it concludes in 2024, offering valuable lessons for global policy development.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».