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Enregistrement W2781956081 · doi:10.1177/104225870202600402

Are Entrepreneurial Cognitions Universal? Assessing Entrepreneurial Cognitions across Cultures

2002· article· en· W2781956081 sur OpenAlexaff
Ronald K. Mitchell, J. Brock Smith, Eric A. Morse, Kristie W. Seawright, Ana María Peredo, Brian McKenzie

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Theory and Practice · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionEntrepreneurshipPsychologySet (abstract data type)ArchetypeNeed for cognitionSocial psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we examine three research questions concerned with entrepreneurial cognition and culture: (1) Do entrepreneurs have cognitions distinct from those of other business people? (2) To what extent are entrepreneurial cognitions universal? and (3) To what extent do entrepreneurial cognitions differ by national culture? These questions were investigated in an exploratory study using data collected from 990 respondents in eleven countries. We find, in answer to question one, that individuals who possess “professional entrepreneurial cognitions” do indeed have cognitions that are distinct from business non-entrepreneurs. In answer to question two, we report further confirmation of a universal culture of entrepreneurship. And in answer to question three, we find (a) observed differences on eight of the ten proposed cognition constructs, and (b) that the pattern of country representation within an empirically developed set of entrepreneurial archetypes does indeed differ among countries. Our results suggest increasing credibility for the cognitive explanation of entrepreneurial phenomena in the cross-cultural setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations411
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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