Accelerator expertise: <scp>U</scp> nderstanding the intermediary role of accelerators in the development of the <scp>B</scp> angalore entrepreneurial ecosystem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research Summary : To understand the intermediary role of accelerators in the developing regional entrepreneurial ecosystem of Bangalore, we analyze data from 54 interviews with accelerator graduates, accelerator managers, and other ecosystem stakeholders and from 49 websites, 13 online video interviews, 26 online news sources, and 301 pages of policy documents. Specifically, we adopt a socially situated entrepreneurial cognition approach to theorize how accelerator expertise, existing at a meso‐level, intermediates between (micro‐level) founders and the (macro‐level) ecosystem. In our model, four types of accelerator expertise—connection, development, coordination, and selection—together increase stakeholders’ commitment to the entrepreneurial ecosystem, leading to venture validation (success or failure) and ecosystem additionality. These findings indicate that accelerators contribute to ecosystems in a way that is distinct from, but supportive of, building individual ventures. Managerial Summary : Accelerators are a new form of entrepreneurial support organization. These organizations typically focus on developing individual start‐ups, but we find that they also help develop entrepreneurial ecosystems. They do so by acting as a bridge between start‐ups and the broader entrepreneurial environmental resources by: (a) helping form connections, (b) helping develop individual start‐ups, (c) helping coordinate the right match among the various players in the ecosystem, and (d) helping select mentors and founders with the appropriate motivation and knowledge. As these accelerators apply this expertise in this go‐between role, they help build commitment to the broader ecosystem. Furthermore, they enable success (or fast failure) of individual start‐ups and do so in a way that develops the overall entrepreneurial capacity of the broader entrepreneurial ecosystem.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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