MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410897379 · doi:10.17705/1cais.05644

A Global Perspective of Rural Innovation and Entrepreneurship in the Digital Era: A Panel Report

2025· article· en· W4410897379 sur OpenAlexaff
Sachithra Lokuge, Darshana Sedera, Suchit Ahuja, Abhishek Kathuria, Daniel Agyapong

Notice bibliographique

RevueCommunications of the Association for Information Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)EntrepreneurshipPanel dataEconomic geographyRegional scienceBusinessGeographyEconomicsComputer scienceEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural communities play a significant role in terms of agriculture, climate change, ecological balance, tourism, and indigenous cultures. However, traditionally, rural communities underperform in innovations and entrepreneurship, largely due to the lack of resources, infrastructure and various inhibiting cultural and political factors. With the advent of digital technologies, rural communities have received unique opportunities to engage in innovation and entrepreneurial activities that are affordable, easy-to-use, easy-to-learn, and easy-to-implement – bypassing some of the inherent challenges indigenous to rural areas. Considering the importance of this timely topic, a panel was conducted at the Pacific Asian Conference on Information Systems (PACIS) in Dubai in 2021. The objective of this panel was to initiate a much-needed conversation regarding rural innovation and entrepreneurship in the digital era and motivate academics, particularly information systems researchers, to conduct research to understand the role of digital technology in rural innovation and entrepreneurship. The panel report provides an overarching framework, that is based on socio-materialism, to guide future research in this emerging area of studies.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunications of the Association for Information SystemsMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207