Aligning personal and entrepreneurial vision for success
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While there is no definitive profile of the successful entrepreneur or prescribed pathway for success, research suggests that individuals who proactively accommodate factors that push and pull them into entrepreneurship, align their personal and entrepreneurial visions, and to some extent, build emotional intelligence (EQ), are more likely to succeed. This paper aims to describe an entrepreneur counseling process developed and used by the Acadia Centre for Social and Business Entrepreneurship (ACSBE), located in Nova Scotia, Canada. Design/methodology/approach The authors propose an entrepreneur's success, negotiation of push and pull factors, and EQ are all linked, and the ACSBE counseling model draws on these. The case study method was used. ACSBE staffs were interviewed regarding the entrepreneur counseling process, counselor‐training sessions were observed and documents were reviewed. Two ACSBE clients, who together started a successful fair‐trade business, were interviewed for their insights regarding the ACSBE counseling model and their own experiences starting their business. Findings The responses of the ACSBE clients illustrate a successful application of the ACSBE Entrepreneurial Decision Making Cycle©. Their personal values, business strategies and performance were linked to promote success personally and for society. Both entrepreneurs were authentic, self‐aware and empathetic individuals who were able to hone their EQ and develop sound business acumen with assistance of the ACSBE counseling model. Research limitations/implications The analysis of the ACSBE counseling model and its success in this case leads to the question of whether the application of the ACSBE Entrepreneurial Decision Making Cycle can predict those more likely to succeed in an entrepreneurial venture. In order to address this, further research of the ACSBE decision tool is recommended. Originality/value The ACSBE Entrepreneurial Decision Making Cycle is unique. It should be of interest to entrepreneur counselors and researchers of entrepreneurship.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».