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Enregistrement W6991853908

The impact of culture on entrepreneurship - the case of Sub-Saharan Africa

2023· dissertation· en· W6991853908 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueNottingham Trent University's Institutional Repository (Nottingham Trent Repository) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésEntrepreneurshipLanguage changeDelphi methodTest (biology)Delphi
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasingly important role that entrepreneurship plays in national economies continues to receive growing attention in the literature (OECD, 2016). What drives individuals to become entrepreneurs remains an ongoing topic of interest in academic research on entrepreneurship. While a significant number of studies have identified micro-level explanations, such as traits and economic conditions affecting entrepreneurship, research has also suggested that culture might play a role, but a paucity of studies have explored this in Sub-Saharan Africa (SSA) (Anambane & Adom 2018; Anlesinya et al. 2019; Darley & Blankson 2020; Igwe & Icha-Ituma 2020). Against this background, there is a lack of studies on entrepreneurship and culture in the SSA context. \n \nThis study examines the impact of culture on entrepreneurship in seven former British colonies in SSA, namely Botswana, Ghana, Malawi, Nigeria, Uganda, Zambia and Zimbabwe. Building on Ronald Inglehart’s (1997) Post-materialism theory, a sequential explanatory mixed-method was used for this study. Thus, using data from GEM and Afrobarometer, regression analysis was performed to empirically test a series of hypotheses. Subsequently, 14 entrepreneurship experts were interviewed using a modified Delphi policy to get a more nuanced understanding of the results obtained in the quantitative phase. \n \nOne of the key findings is that corruption has a positive impact on individual entrepreneurs, as it helps them to overcome bureaucracy, while on the other hand, it has a negative impact on entrepreneurs at the national level as it imposes costs on businesses. \n \nThis finding contrasts with many studies that have found a negative association between corruption and entrepreneurship at both the individual and country levels. Given this insight, the study recommends the need for specific training to enable entrepreneurs to deal with corruption at an individual level. One way to achieve this is through literacy by educating the entrepreneurs about their rights, and the need to report corruption in order to restore integrity and create a competent public service system. \n \nThis study contributes to the existing literature in three ways. Firstly, the study contributes to the cultural and entrepreneurial literature by providing a developing-country perspective based on the SSA context. To this end, the study develops a theoretical framework on the relationship between cultural constructs of entrepreneurship that applies to the SSA context. Second, in the context of the methodology used, the study is one of the few studies in SSA that uses a mixed-methods approach, to better understand the impact of the different cultural measures on entrepreneurial behaviour due to its robustness. \n \nFurthermore, the study extends existing studies of entrepreneurship that have focused on individual and country levels. The multi-level analysis in this study represents an important theoretical advancement in the literature that measures the impact of culture on entrepreneurship, since the process of business creation involves a connection between individuals and their environment, as studies embracing both levels of analysis prove to be beneficial. \n \nWhile the findings and recommendations in this study are based on the examination of seven countries in SSA, they have broader applicability to developing countries. However, the implementation of the proposed recommendations must be tailored to the circumstances of each country.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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