Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the roles of peripherality and centrality in relation to entrepreneurial learning and development. Peripherality has previously been considered from a mainly geographical perspective as being remote, loosely connected and marginal. A broader conception of the topic is addressed, asking: in what ways is peripherality relevant to entrepreneurial learning? How can centre-peripheral connectivity enhance this? What are the implications for communities, learners and educators? Design/methodology/approach Discourses of entrepreneurship development relating to policy, economics, geography and culture favour the concept of centres, which attract attention, resources, activities and people. Whilst peripherality is an enduring topic of interest in regional studies, it is widened through using the conceptualisation of legitimate peripheral participation in social learning as a methodological lens for the study. A case study of the technology sector in Cape Breton, Canada is included to illustrate peripheral entrepreneurship. Findings The paper suggests ways in which peripheral-central relationships can be a positive factor in entrepreneurial learning. It suggests that rebalancing the bidirectional “flow” of knowledge, talent and resources between centres and peripheries can enhance the value of peripheral entrepreneurship, learning and innovation. Social implications The paper connects with prior work on community economic development, offering observations for entrepreneurial learning and development of knowledge-intensive businesses in peripheral areas. Boundary-spanning leadership and skills are required to facilitate peripheral-central interaction and entrepreneurship. Originality/value Peripherality is defined more widely than in prior work, suggesting peripheral learning is part of the fundamental human experience and offers new insights, innovations and opportunities which can create shared value. A conceptual framework for peripheral-central entrepreneurial learning is proposed, which may assist in rebalancing central-peripheral value creation, innovation and regeneration.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».