Mark granovetter nos estudos do empreendedorismo e da inovação: uma revisão bibliométrica da última década
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo verifica a produção científica que utiliza a nova sociologia econômica (NSE) de Granovetter nos estudos sobre empreendedorismo e inovação. Foi realizado um estudo bibliométrico, selecionando trabalhos da base Scopus, organizando-os em duas amostras: uma com trabalhos que enfocam o empreendedorismo e outra com trabalhos que enfocam a inovação, de modo a realizar análises comparativas entre os dois campos de estudo. Realizou-se também análise qualitativa de quatro principais artigos extraídos da amostra, para melhor visualização de uma agenda de pesquisa. A NSE de Granovetter dá ênfase nas relações entre os indivíduos, especialmente nas suas ações econômicas e organizacionais. Nos estudos de empreendedorismo e inovação, a abordagem discute os efeitos das relações interpessoais nas ações empreendedoras e nos processos de inovação, influenciando no comportamento econômico dos agentes. Como resultado da análise, este estudo aponta as principais referências, autores, países e redes de relacionamento. Além disso, esta pesquisa também contribui com sugestões para pesquisas futuras sobre a NSE na perspectiva de Granovetter nas temáticas do empreendedorismo e da inovação.
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 | 0.038 | 0.136 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.054 | 0.115 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.021 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".