Coaching the entrepreneur: features and success factors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Entrepreneurial coaching appears to be a sufficiently customized way to help novice owner‐managers develop their managerial skills. However, its usefulness remains to be verified. The purpose of this research is thus to examine the effectiveness of coaching as a support measure for young entrepreneurs and to identify the factors likely to have an impact on the success of coaching initiatives. Design/methodology/approach Given the exploratory nature of the study, a flexible and open approach was chosen in order to explore the concept of coaching in some depth. The strategy retained was the case study method, with inter‐site comparisons of six coaching initiatives. Findings The findings suggest that the success of a coaching relationship is explained by a set of factors or “winning conditions”, some of which are more important than others. The most crucial one appears to be the entrepreneur's open attitude to change. Research limitations/implications The main limitation of this study is the small number of cases observed. Practical implications This research provides valuable information on coaching initiatives by means of real‐life examples. It also highlights several factors likely to improve the delivery of coaching services to novice entrepreneurs. It will thus prove useful to those designing coaching programs for entrepreneurs. Originality/value Given the lack of documentation on the subject of entrepreneurial coaching, this paper has the merit of identifying some of the elements likely to contribute to the success of coaching initiatives. In addition, its findings will fuel thinking on how to enhance the benefits of coaching for novice entrepreneurs.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle