Feminist attributes and entrepreneurial identity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine how feminist attributes are expressed within entrepreneurial identity. Design/methodology/approach The study employed a purposive sampling technique to recruit 15 self‐identified “feminist entrepreneurs”. This included retailers, manufacturers, exploration operators, consultants, and professionals. Qualitative data were subject to content analysis. Findings Contrary to a feminine archetype portrayed as caring and nurturing, respondents do not describe themselves as typically portrayed in the feminist literature. Prevalent themes included participative leadership, action‐oriented, and creative thinker/or problem solver. Research limitations/implications Researchers should use caution in assuming feminist discourse has direct application to characterizing or stereotyping “feminist” entrepreneurs. The applicability and reliability of “off the shelf” psychometrics to describe contemporary gender roles across the myriads of processes associated with venture creation must also be questioned. Limitations: the purposive and small‐sample limits the generalizability of findings to the diverse community of female entrepreneurs. Testing of the applicability, validity, and reliability of the nomenclature used to describe self‐identity is warranted across international samples of feminist entrepreneurs. Practical implications The current study provides an inventory of feminist entrepreneurs' self‐described leadership attributes. The nomenclature can be used by women‐focused trainers to help clients to recognize their entrepreneurial attributes. Social implications The study may assist women in recognizing identity synergies and conflicts (e.g. within themselves and among family, employees, clients, etc.). Originality/value This is the first study that documents feminist entrepreneurs' leadership attributes. As such, the work is a step in seeking to reconcile feminist theory and entrepreneurial practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».