Growth Trajectory of Startups in their Endeavor to become Unicorns. An Analysis of Young Companies in North America in the Recent Past: A Case Study on their Required Assistance by the Government to Achieve Economic Viability
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the role of government policy in the early growth trajectory of startups in North America. The study of the startups indicated that initial financing is the major bottleneck in achieving economic viability. Primarily through interviews, the status of startups in North America, as well as the problems that they face in their early years, is examined with the main goal of understanding their areas of concern and the solutions to them. Nearly 86% of the founders interviewed expressed that the government should actively assist them in their path to achieve unicorn status. The research was analyzed with respect to the history and growth of earlier unicorns in North America, supported by 21 founder interviews. The main issues that the young companies faced were in terms of financial help, which they claimed should be provided by the government in various forms. While the government has invested heavily in research and development incentives and long-term ecosystem building, first-time founders consistently identified grants, funding access, and tax relief as the most required forms of support. It is concluded that even though some programs are offered by the government, the policy effectiveness does not depend on the volume of support offered, but more on the accessibility for early-stage founders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».