Criação de empresas: um processo mais rápido e fácil resulta em empresas de melhor desempenho?
Bibliographic record
Abstract
As pesquisas realizadas sobre o desempenho de novas empresas se concentraram principalmente em analisar a influência das características e dos recursos dos empreendedores e das empresas sobre este desempenho. Poucos foram os estudos que investigaram a influência do processo de criação de uma empresa sobre o seu desempenho. Em resposta a essa lacuna, o objetivo deste artigo consiste em investigar se dois dos elementos do processo de criação - o tempo que os empreendedores necessitam para criar uma empresa e as dificuldades que eles encontram durante a criação - influenciam o desempenho da nova empresa. A pesquisa consistiu em um survey com 175 novas empresas. Os resultados indicam que o desempenho e a rapidez com que estas atividades são realizadas são dois fatores independentes, que não exercem efeitos um sobre o outro. Sobre o segundo elemento – o grau de dificuldades encontrado –, os resultados mostram que no processo de criação existem dificuldades ligadas aos recursos financeiros (acesso e gestão) e ao mercado (compreensão, avaliação e acesso) que influenciam o desempenho das novas empresas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".