MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1574201833

How to Plan as a Small Scale Business Owner: Psychological Process Characteristics of Action Strategies and Success [*]

2000· article· en· W1574201833 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Fresé, Marco van Gelderen, Michael Ombach

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingAction (physics)BusinessScale (ratio)Strategic managementProcess (computing)Computer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A theoretical analysis of individual-level planning and action strategies used by small business owners/managers distinguishes five different strategic approaches: Complete (top-down) Planning, Critical Point, Opportunistic, Reactive, and Routine/Habit. Research on 80 owners of small start-up firms in the Netherlands showed that, as hypothesized, a Reactive Strategy was negatively related to firm success, while a Critical Point Strategy was positively related. The combination of Critical Point and Opportunistic strategies appeared most successful and the combination of Opportunistic and Reactive was found to be least successful. This study takes a psychological approach to investigate the characteristics of action strategies used by small scale business owners; these strategy characteristics are then related to the firms' success. The objective of this research is to deepen our understanding of how strategies are used and how the owner/manager's strategy-relevant behavior is related to success in the small business. Founders of new ventures always follow some strategy to reach their goals, though these strategies are not always highly rational or explicit. Research on business strategy frequently differentiates types of strategy by content and characteristics (Austin and Vancouver 1997; Dess, Lumpkin, and Covin 1997; Hart 1992; Olson and Bokor 1995; Rajagopolan, Rasheed, and Datta 1993; Rauch and Frese 2000). Content specifies which kind of strategy is used--for example, low costs, differentiation, or focus/niche strategies (Porter 1980). On the other hand, process refers to how one formulates and implements the strategy content (Olson and Bokor 1995). This study concentrates on the of action strategy. In contrast to most strategy literature which focuses on the firm level, this research investigates the action strategy as a characteristic of the founder and manager of the firm (Rajagopolan, Rasheed, and Datta 1993). The pervasive influence of founders on their firms and their dominance in making decisions make it possible to assume a high degree of equivalence between the individual and the organizational levels of analysis. Strategies have been researched in psychology under the topic of thinking and problem solving. Strategy is defined by a plan of action, that is, a sequence of means to achieve a goal (Miller, Galanter, and Pribram 1960). Thus, the concept of strategy emphasizes how to reach a goal; the of developing the goal itself lies outside the concept of strategy. The function of a strategy is to determine appropriate action in uncertain situations. A strategy presents a template that can be applied to a variety of situations, and thus helps one compensate for the limited processing capacity of the human mind (Frese and Zapf 1994; Hacker 1989; Kahneman 1973). Cognitive and action theories have differentiated the following characteristics of strategies: Complete Planning, Critical Point, Opportunistic, and Reactive Strategies (Hacker 1986; Hayes-Roth and Hayes-Roth 1979; Zempel 1994). A person using a Complete Planning Strategy plans ahead and actively structures the situation. Complete Planning Strategy implies a more comprehensive representation of the work process, a longer time-frame in which to plan ahead, a larger inventory of signals, a better knowledge and anticipation of error situations, and a more proactive orientation (Frese and Zapf 1994; Hacker 1986). The Critical Point Strategy concentrates on the most difficult, most unclear, and most important point first (Zempel 1994). Only after solving the first critical point are further steps planned. This approach constitutes an iterative problem solving strategy--one has a clear goal in mind and concentrates on the tasks relevant to it. In contrast, a person using an Opportunistic Strategy starts ou t with some form of rudimentary planning but deviates from these plans easily when opportunities arise (Hayes-Roth and Hayes-Roth 1979). …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Small Business ManagementMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207