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Enregistrement W2814273839 · doi:10.5465/ambpp.2018.10055symposium

Identity Strain, Gender Differences, and Coping Mechanisms Within Entrepreneurial Careers

2018· article· en· W2814273839 sur OpenAlexaffabout
Melissa S. Cardon, Denis A. Grégoire

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipIdentity (music)HobbySociologyManagementNegotiationGender studiesPolitical scienceArtSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium examines various contexts to further develop the burgeoning interest in entrepreneur identity development. The theme investigates processes surrounding individual identity development, specifically when the individual identifies as an entrepreneur or chooses an entrepreneurial career. Each paper within the symposium discusses career choices among entrepreneurs with identity conflicts. These topics hold relevance for the Entrepreneurship, Organizational Behavior, and Careers subdivisions of the Academy of Management. Entrepreneur dual identity integration and implications for creativity and venture success Presenter: Siran Zhan; U. of New South Wales Presenter: Marilyn Ang Uy; Nanyang Technological U., Singapore Presenter: Ying-yi Hong; Nanyang Technological U. Chef or business owner? Negotiating identity conflicts in the culinary industry Presenter: Daphne Ann Demetry; McGill U. Presenter: Rachel Doern; U. of London, Goldsmiths College Nurturing an entrepreneurial identity: Entrepreneurial employees and innovative workplace climates Presenter: J. Jeffrey Gish; U. of Oregon Presenter: David Ross Marshall; U. of Dayton Presenter: Scott Seibert; U. of Oregon The role of identity in work-life balance for entrepreneurs with hobby-inspired businesses Presenter: Sabrina DeeAnn Volpone; U. of Colorado Boulder Presenter: Sara Jansen Perry; Baylor U. Presenter: Cristina Rubino; California State U., Northridge Presenter: B. Lindsay Brown; U. of Georgia

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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