Critical Incidents Typically Emerging during the Post-Formation Phase of a New Venture: Perspectives for Entrepreneurship Education and Start-Up Counselling
Notice bibliographique
Résumé
During the post-formation phase, young ventures are often in danger of sliding into bankruptcy. The entrepreneur has to deal with a multitude of complex problems, decisions have to be made under time pressure or uncertainty, and upcoming crises have to be perceived in time. This paper presents seven critical incidents that are (1) realistic, typical, and likely to emerge during the first years of a start-up’s existence, (2) assumed to cause severe financial crises for the new venture, but (3) possible to be overcome by the entrepreneur if he makes appropriate decisions. Seven incidents were developed on a theoretical basis and then empirically validated by questionnaires presented to (future) entrepreneurs and start-up counsellors (n = 627) as well as to a sample of students who are at least interested or even engaged in the field of entrepreneurship (n = 367). The incidents reveal likely challenges for entrepreneurs in the post-formation phase. This discovery opens new perspectives for preparing entrepreneurs to deal with the typical risks of the post-formation phase. For example, these lessons provide opportunity for an application within case-oriented courses of entrepreneurship in higher and vocational education and opportunity for reflection on probable emerging crises in start-up counselling.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».