The role of experience on techno-entrepreneurs’ decision making biases
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurs are the driving force behind the prospect and growth of the societies.Sound and wise decisions pave the way for them to carry out these highly important functions.Entrepreneurs are to discover and exploit opportunities.Therefore, they must gather sufficient and pertinent information.Entrepreneurs, like most human beings face complex and ambiguous decision-making situations, not to mention their lack of time and source to gather and process the data.Under these circumstances, entrepreneurs are prone making biases decisions.There are many reasons identified for this entrepreneurial decision making biases, such as the high cost of rational decision making, limitations in information processing, differences in their styles and procedures, or information overload, environmental complexity, environmental uncertainty.These biases are neither totally harmful nor completely useful and have to be seen as natural human characteristics.What makes entrepreneurial decision-making biases important is their effects on the decisions and thus the outcome of the enterprises.Entrepreneurial decision-making biases, deliberate or unintentional can seal the fate of the enterprises, therefore studying them meticulously is crucial.Literature has shown that experience could be an effective factor in decision-making biases.In this paper, we try to find out the impact of experience in Iranian high tech entrepreneurs' major decision-making biases by a qualitative approach.Finally, it was concluded that experience is influential in shaping overconfidence bias.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».