Entrepreneurship in Toronto: Drivers, Barriers, and Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
This research study investigates the entrepreneurial landscape of Toronto, particularly addressing the disproportionate focus on software and technology startups over other industries. Through a mixed-method approach involving a literature review and qualitative, in-depth, semi-structured interviews with entrepreneurs, the study uncovers a spectrum of motivations driving entrepreneurial endeavours, including a desire for autonomy, a desire to help others, a desire to learn, pursuit of passion and fulfilment, desire to meet people and financial stability. Conversely, it identifies systemic biases favouring tech startups, networking challenges, regulatory complexities, and the struggle to connect with a culturally diverse population as significant concerns among entrepreneurs. The research study examines citizens, private institutions, public institutions and government involved in the entrepreneurial ecosystem of Toronto and how they are related directly and indirectly to the entrepreneur. Stakeholders, including government bodies and grassroots communities, play crucial roles in addressing these issues. Stemming from the primary challenge of systemic biases favouring tech startups, the study introduces the #BeyondTheCode movement as a strategy for mobilising grassroots support, leveraging social media campaigns, in-person events, and letter-writing campaigns to engage decision-makers. Acknowledging limitations in scope and potential biases, the research concludes with reflections on the findings. It proposes avenues for future research, emphasising the importance of exploring systemic problem solutions beyond tech bias, such as fostering entrepreneurial connectedness for a thriving ecosystem, and the need to explore several other alternative courses of action to address the systemic problem being studied.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».