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Enregistrement W2810874324 · doi:10.1108/ijebr-12-2017-0503

Entrepreneurs’ individual-level resources and social value creation goals

2018· article· en· W2810874324 sur OpenAlexaff
Steven A. Brieger, Dirk De Clercq

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Social capitalOriginalityHofstede's cultural dimensions theoryEntrepreneurshipSocial entrepreneurshipPerspective (graphical)Context (archaeology)Resource (disambiguation)Empirical researchSample (material)BusinessSociologyKnowledge managementSocial scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to provide a better understanding of how the interplay of individual-level resources and culture affects entrepreneurs’ propensity to adopt social value creation goals. Design/methodology/approach Using a sample of 12,685 entrepreneurs in 35 countries from the Global Entrepreneurship Monitor, it investigates the main effects of individual-level resources – measured as financial, human and social capital – on social value creation goals, as well as the moderating effects of the cultural context in which the respective entrepreneur is embedded, on the relationship between individual-level resources and social value creation goals. Findings Drawing on the resource-based perspective and Hofstede’s cultural values framework, the results offer empirical evidence that individual-level resources are relevant for predicting the extent to which entrepreneurs emphasise social goals for their business. Furthermore, culture influences the way entrepreneurs allocate their resources towards social value creation. Originality/value The study sheds new light on how entrepreneurs’ individual resources influence their willingness to create social value. Moreover, by focussing on the role of culture in the relationship between individual-level resources and social value creation goals, it contributes to social entrepreneurship literature, which has devoted little attention to the interplay of individual characteristics and culture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations91
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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