Modeling the impact of networks and dependence on male and female entrepreneurs in India
Notice bibliographique
Résumé
L'un des défis auquel doivent faire face les entrepreneurs lors des premiers instants de leurs entreprise est le processus de mobilisation de ressource. Les réseaux sociaux sont critiques pour les entrepreneurs, particulièrement dans des économies émergentes car ils servent de moyen pour acquérir d'essentiel ressources des fournisseurs. Certains écrits sur les genres et l'entrepreneuriat ont mis l'emphase sur les différences de caractéristiques et de composition des réseaux sociaux des hommes et des femmes. Par contre, on en sait moins sur l'impact que ces différences de réseaux sociaux ont sur la prise de décision et les opérations pour les entreprises des entrepreneurs. La thèse contribue aux écrits sur l'entrepreneuriat en synthétisant les réseaux sociaux et la dépendance de ressource pour explorer les différents types de réseaux que les hommes et les femmes entrepreneur ont pour mobiliser des ressources dans un contexte d'économie émergente. La thèse examine alors comment ces types de réseaux sociaux, en termes de force de lien, diversité, densité et grandeur, interagissent avec la dépendance de ressource pour impacter le processus de prise de décision d'affaires et d'opérations des hommes et femmes entrepreneurs dans une contexte d'économie émergente, dans ce cas-ci : l'Inde. Donc, les principales questions guidant cette étude sont les suivantes : (1) Quel sont les types de réseaux sociaux possédés par les hommes et les femmes entrepreneurs dans un contexte d'économie émergente? Et (2) Quel est l'impact, en terme de pouvoir de relation et de dépendance, que ces réseaux sociaux créent entre les femmes entrepreneures et les hommes entrepreneurs dans les premiers moments de leur entreprise? Un cadre théorique novateur est développé de deux types de réseaux : plus riche ou plus pauvre, pour évaluer en quel points les réseaux diffèrent entre les hommes et les femmes entrepreneurs en Inde. En utilisant cette classification des réseaux, la thèse explore comment ces types de réseaux et dépendances de ressources associées interagissent pour influencer le processus de prise de décisions d'affaires et les opérations des entrepreneurs indiens hommes et femmes. Pour la composante empirique de la thèse, l'auteure a conduit 50 entrevues auprès d'entrepreneurs dans le domaine des technologies de l'information hommes et femmes en Inde, pour évaluer les hypothèses développées de la révision des écrits. Pour réduire les variations de parcours académique des répondants et les variations de secteur de leur entreprise, les interviewés ont été choisis parmi les gradués de certains programmes/spécialisations spécifiques d'une institution indienne de technologie qui prépare de nouvelles entreprises en Inde dans un domaine particulier: l'industrie des logiciels. L'étude montre que les hommes entrepreneurs ont tendance à avoir un réseau plus riche alors que les femmes un réseau plus pauvre. Cependant, les réseaux sociaux des femmes entrepreneurs ont tendance à avoir un plus grand degré d'influence sur l'acquisition de ressources et les opérations de l'entreprise comparé aux hommes dans cette étude.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».