Black Entrepreneurship Knowledge Hub National Quantitative Study(NQS-EQN) Dataset (Public Access)
Notice bibliographique
Résumé
<p>This dataset contains detailed cross-sectional data from the Black Entrepreneurship Knowledge Hub’s National Quantitative Study. Cet ensemble de données contient des données transversales détaillées provenant de l’Étude quantitative nationale du Carrefour du savoir pour l’entrepreneuriat des communautés noires.</p> <p>....... </p> <p> <i> English Description </i></p> <p> This dataset contains detailed cross-sectional data from the Black Entrepreneurship Knowledge Hub’s National Quantitative Study. The study aims to provide a comprehensive, nationally representative snapshot of Canadian businesses, with a focus on Black entrepreneurship across all regions and an intersectional perspective. The dataset includes rich, granular information on various aspects of Black Canadian entrepreneurs and their enterprises. It covers business operations, detailing the types of businesses, their operational structures, and business models. Demographic information is provided, including the age, gender, education, and geographic distribution of Black Canadian entrepreneurs. The dataset also offers insights into the specific challenges faced by Black entrepreneurs, such as access to funding, market barriers, and systemic issues. Additionally, it highlights the achievements and milestones of Black-owned businesses, including growth metrics, revenue, and community impact.</p> <p>This dataset is designed to address the limited and fragmented research on Black entrepreneurship in Canada, providing a valuable resource for researchers, policymakers, and stakeholders interested in understanding and supporting Black Canadian entrepreneurs. The data has been de-identified and aggregated to prevent re-identification, ensuring the privacy and confidentiality of the participants.</p> <p> <i> Description française </i></p> <p>Cet ensemble de données contient des données transversales détaillées provenant de l’Étude quantitative nationale du Carrefour du savoir pour l’entrepreneuriat des communautés noires. Ce fichier de données contient des données transversales détaillées provenant de l’Étude quantitative nationale du Carrefour du savoir pour l’entrepreneuriat des communautés noires. L’étude vise à fournir un aperçu complet et représentatif au niveau national des entreprises canadiennes, en mettant l’accent sur l’entrepreneuriat noir dans toutes les régions et avec une perspective intersectionnelle. L’ensemble de données comprend des informations riches et granulaires sur divers aspects des entrepreneurs noirs canadiens et de leurs entreprises. Il couvre les opérations commerciales, détaillant les types d’entreprises, leurs structures opérationnelles et leurs modèles commerciaux. Des informations démographiques sont fournies, y compris l’âge, le sexe, l’éducation et la répartition géographique des entrepreneurs noirs canadiens. Le jeu de données offre également des informations sur les défis spécifiques auxquels sont confrontés les entrepreneurs noirs, tels que l’accès au financement, les barrières du marché et les problèmes systémiques. De plus, il met en lumière les réussites et les réalisations des entreprises appartenant à des Noirs, y compris les indicateurs de croissance, les revenus et l’impact communautaire.</p> <p>Cet ensemble de données est conçu pour combler les lacunes dans la recherche sur l’entrepreneuriat noir au Canada, fournissant une ressource précieuse pour les chercheurs, les décideurs politiques et les parties prenantes intéressés par la compréhension et le soutien des entrepreneurs noirs canadiens. Les données ont été anonymisées et agrégées pour prévenir toute réidentification, garantissant la confidentialité et la protection de la vie privée des participants.</p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».