Entrepreneurial Orientation among Migrants and Small and Medium Enterprises
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship is a process of creating value by bringing together a unique package of resources to exploit entrepreneurship opportunities. The importance of entrepreneurial activities in society has been acknowledged in the entrepreneurship literature. It has been suggested that entrepreneurial strategies, in terms of entrepreneurial orientation (EO), contribute greatly to entrepreneurship performance (Lumpkin & Dess, 1996; Miller, 1987; Reynolds, 2000). EO is often mentioned as an antecedent of firm growth, competitive advantage, and superior performance. Prior research confirms that a positive relationship exists between EO and firm performance (Wiklund & Shepherd, 2005; Wang, 2008; Runyan, 2008). The success of enterprises are dependent on EO and a range of other factors including age, gender, culture, education, managerial know-how, length of time, size of enterprise, capital, and network connection. Three disciplines have provided primary contributions to the theoretical development of entrepreneurial orientation (EO). These are economics, social psychology, and strategic management ( Mitchell et al., 2002 ). EO refers to the strategy-making processes and styles of a firm that engage in entrepreneurial activities. There are two schools of thought on EO: the Unidimensional School with three dimensions (proactiveness, risk-taking, and innovativeness) and the multidimensional school with five dimensions (innovativeness, risk-taking, autonomy, proactiveness, and competitive aggressiveness). An overview of the entrepreneurial literature shows that there has been little focus on the influence of EO on migrant enterprises. Therefore, the objective of this study will be to examine the relationship between five dimensions of EO and entrepreneurial performance. The study will also assess the moderating influence of environment (environmental characteristics) on the EO-performance relationship.
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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 | 0,001 |
| 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