A Framework for Exploring Heterogeneity in University Business Incubators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, business incubators and accelerators have been embraced as important mechanisms to support the growth and development of new ventures. Several typologies have been proposed as a means of classifying their alternate forms. Within these typologies university business incubators (UBIs) are often recognized as a separate, but homogeneous class. Yet taking an isomorphic approach fails to acknowledge that differences among UBIs have implications for how they function and how their performance should be evaluated. Performance evaluation is an important issue as universities come under increasing pressure to demonstrate that the public funding they receive in support of their incubation activities is being put to good use. This paper offers a new perspective for the study of UBIs that focuses on their heterogeneity. We develop a framework that posits two competing narratives for UBIs, commercial and educational, that represent extremes on a continuum where hybrid configurations are also possible. Our framework demonstrates that these narratives offer a systematic explanation of differences in UBIs, have implications for performance evaluation, and suggest directions for future research aimed at advancing our understanding of variation in the way UBIs are configured and managed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».