Belief patterns of entrepreneurship: exploring cross-cultural logics
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Under the theory of planned behaviour (TPB), subjective norms are important antecedents of entrepreneurial intent. But little is known about the forces that shape these. Hofstede’s national culture has implicated, but the conceptual distance between it and subjective norms is wide. The purpose of this paper is to explore an intermediate level to propose a mechanism by which national cultures give rise to individual beliefs about entrepreneurship. Design/methodology/approach Uses Q methodology with data from seven countries to discover patterns of beliefs in diverse cultures. Hierarchical clustering characterises an intermediate-level mechanism. Findings In each country, a small number of patterns emerge, two of which are found in every country studied – despite the large cultural differences. Drawing on the institutional logics perspective, a model of individual sensemaking is developed to bridge between monolithic national culture and idiosyncratic subjective norms of individuals, and to explain the commonality of belief patterns observed. Several propositions are suggested for testing the model. Originality/value Reports cultural attitudes towards entrepreneurship at a more granular level than previous research, and thereby discovers the existence of cross-cultural patterns. Proposes a novel model that connects macro forces of national culture with individual precursors of TPB through cultural entrepreneurship.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».