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Enregistrement W2588010830 · doi:10.7341/20161216

Challenges in Bootstrapping a Start-Up Venture: Keenga Research Turning the Tables on Venture Capitalists

2016· article· en· W2588010830 sur OpenAlexaff
Prescott C. Ensign, Anthony A. Woods

Notice bibliographique

RevueJournal of Entrepreneurship Management and Innovation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityInuit Tapiriit Kanatami
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenture capitalTimelineSocial venture capitalMarketingBusinessRevenueNew VenturesNew product developmentEntrepreneurshipPublic relationsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study chronicles the timeline of a new venture – Keenga Research. Keenga Research has a novel proposition that it is seeking to introduce to the market. The business concept is to ask entrepreneurs to review the venture capital (VC) firm that funded them. Reviews of VC firms would then be developed and marketed to those interested (funds and perhaps enterprises seeking funding). What makes this case unique is that Keenga Research was a lean start-up. Bootstrapping is a situation in which the entrepreneur chooses to fund the venture with his/her own personal resources. It involves self-funding (family and friends), tight monitoring of expenses, and maintaining control of ownership and management (Winborg & Landstrom 2001; Perry, Chandler, Yao, & Wolff, 2011; Winborg, 2015). The lean start-up approach favors experimentation over elaborate planning, customer feedback over intuition and iterative design over traditional big upfront research and development. This case study requires the reader to consider a number of the basic challenges facing all entrepreneurs and new ventures. Is the concept marketable? Can the concept be developed and brought to market in a timely manner? Will the product generate revenue? How? When? What are the commitments of the entrepreneurs? Have they considered the major challenges to be faced? Since this venture involved gathering and developing research information and then creating an online platform, Keenga Research faced significant concept-to-market challenges. The research method used in this case study is first person participant observation and interviews. One of the authors was a team member so the contextual details come from direct observation and first-hand knowledge. This method of research is often used in anthropology, sociology, and social psychology where an investigator studies the group by sharing in its activities. The other author provided an objective and conceptual perspective for analyzing the venture. This combination of perspectives provides a more balanced picture.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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