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Enregistrement W2856792580 · doi:10.5465/ambpp.2018.14163symposium

How to Pivot: The Process of Entrepreneurial Pivoting

2018· article· en· W2856792580 sur OpenAlexaboutno aff
Bart Clarysse, Christian E. Hampel, Yuliya Snihur, Erwin Danneels

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipConstruct (python library)Scope (computer science)Process (computing)SociologyManagementStakeholderEntrepreneurshipIdentity (music)Computer sciencePolitical sciencePublic relationsLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Symposium explores the emerging concept of pivoting: “a structured course correction designed to test a new fundamental hypothesis” about the venture that leads to a major overhaul of new ventures (Ries, 2011:149). While pivoting is ubiquitously used by entrepreneurs and widely featured in the business press, scholars have devoted minimal attention to it. This Symposium intends to shed light on the process of pivoting to enable rigorous theorizing of this fundamental organizational process. To this end, the Symposium brings together four research papers that explore different critical aspects of the process of pivoting: its determinants, identity dynamics, leader justifications for successive pivots, and the management of stakeholder challenges during pivots. This Symposium intends to spur the development of pivoting into a coherent and useful construct for management theorists. With an introduction to pivoting at the beginning and discussant comments as well as a Q&A about the potential for the construct, the Symposium will discuss the core elements of the pivoting process and identify what scope there is for pivoting in management scholarship. Sowing the Seed of Failure: Organizational Identity Dynamics in New Venture Evolution Presenter: Yuliya Snihur; Toulouse Business School Presenter: Bart Clarysse; Imperial College Business School Stay the Course or Pivot? Antecedents of Cognitive Refinements in the Business Models of Young Firms Presenter: Michael Leatherbee; Pontificia U. Católica de Chile Pivoting: Managing the Liabilities of Successive Change Presenter: Matthew Grimes; Cambridge Judge Business School Presenter: Joel Gehman; U. of Alberta From Pivot to Protest: How New Ventures Pivot and Manage Identification Challenges with Stakeholders Presenter: Christian E. Hampel; Imperial College Business School Presenter: Paul Tracey; U. of Cambridge

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,027
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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