Managing success factors in entrepreneurial ventures: a behavioral approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the links between entrepreneurial behavior and success factors in a developing country context. Design/methodology/approach A case study approach was selected to analyze real‐life situations in order to gain an insight about entrepreneurial cognition and action related to success factors. Drawing from the behavioral theory of entrepreneurship, this paper presents a conceptual model which shows that entrepreneurial cognitions about success factors may lead toward entrepreneurial actions. The data were collected through face‐to‐face interviews. Three entrepreneurs were asked to outline responses to identified success factors such as start‐up planning, managing risk, learning, networking, managing human resource, and managing finances. Findings The results suggest that many behavioral patterns exhibited by the case study entrepreneurs were similar to entrepreneurs' behavior in more developed regions. The similarities include: preparation of business plan, ability cognition for start‐up planning, overconfidence and representativeness heuristics for managing risk, obtaining professional outsider assistance for learning, developing business relationships with suppliers for networking and favorable credit policies, and employing owner‐related and delaying‐payment methods of bootstrapping for managing finances. Originality/value For the first time in Pakistan this study explores entrepreneurial cognition and action in managing success factors. The findings of the research will potentially help practitioners and policy makers in nurturing entrepreneurial initiatives in a developing country context.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».