Empreendedorismo imigrante de mulheres brasileiras em Toronto, Canadá
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Este artigo teve como objetivo analisar o perfil sociodemográfico e empreendedor de mulheres brasileiras imigrantes em Toronto, no Canadá, bem como características dos negócios em si. Método: Os dados foram coletados em Toronto por meio da aplicação de questionários com 47 mulheres empreendedoras brasileiras e 22 entrevistas semiestruturadas, representando uma abordagem multimétodos. A análise incluiu estatísticas descritivas e análise qualitativa das trajetórias e histórias de vida. Principais Resultados: As respondentes são majoritariamente da Região Sudeste brasileira, branca, casada, com filhos e idades entre 30 e 59 anos, alto nível de escolaridade e de proficiência em inglês. A maioria dos negócios é de pequeno porte/individual, do setor de prestação de serviços. O mercado-alvo, em sua maior parte, é de brasileiros/as residentes no Canadá, portanto, étnicos e coétnicos. A importância de networking às atividades empreendedoras é amplamente reconhecida. Pontuou-se dificuldade relacionada ao balanceamento trabalho-família, o que requer aprofundamento em estudos futuros sobre a influência de recursos familiares e dos papéis de gênero nos caminhos do empreendedorismo de mulheres imigrantes brasileiras no Canadá. O trabalho ainda destaca a interseccionalidade da inserção de empreendedoras imigrantes brasileiras na sociedade canadense. Relevância / Originalidade: O trabalho enfoca um público pouco pesquisado, o de empreendedoras brasileiras no Canadá, evidenciando elementos importantes de sua atuação no país. Contribuições Teóricas / Metodológicas: O artigo contribui para a literatura do empreendedorismo feminino no Canadá.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".