Indigenous entrepreneurial capital: a grounded theory study
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Economic development among Canada’s Indigenous peoples is considered an essential part of reconciliation, evidenced by the Truth and Reconciliation Commission of Canada’s (TRC) Call to Action 92. A key driver of economic development is entrepreneurial venturing, and yet an understanding of Indigenous entrepreneurship has yet to be clarified. Knowledge of how Indigenous practitioners’ view their participation in these activities is beneficial for scholars to understand the sector, and beneficial to practitioners being part of the conversation. Parameters, regulatory, social, or otherwise, should be informed by Indigenous views if Call to Action 92 is to be respected. Aim To explore Indigenous participants’ viewpoints on their participation in entrepreneurship and how they define their activities in comparison to academic definitions. Outputs and conclusions Ten case studies were developed, covering a range of entrepreneurs and their activities. Topics for these case studies were derived from priorities described by participants which enhanced and informed the resulting model. The model emerged from application of grounded theory processes within the context of Two-Eyed Seeing, an Indigenous research approach that balanced western and Indigenous perspectives. The model, generated from the practitioners’ viewpoints on defining Indigenous entrepreneurship, revolved around the core category of engaging with entrepreneurial capital, which itself was derived from four subcategories: social capital, cultural capital, human capital, and financial/economic capital. This model interpreted participant efforts to define Indigenous entrepreneurship (IE) and led to the tentative definition drawn from participant worldviews of IE as Indigenous entrepreneurship is defined as an holistic process intertwining identity, experiences, and multiple bottom lines, reflected in how practitioners engage with entrepreneurial capital that sees the journey as being as important as the goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».