Professionalizing entrepreneurial firms: Managing the challenges and outcomes of founder‐CEO succession
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary The transition from a founder‐led start‐up to a professionally managed firm entails significant change in the firm's organizational design. This transition can constitute a critical juncture for the entrepreneurial firm, and there is a risk of losing key talent. We posit that limiting the disruptive effect of changing organizational structures requires organizational members to not only adopt new roles but also embrace new behavioral norms regarding how the firm operates. We use an inductive multicase study paired with exogenous data on company morale to explore outcome variation in such transitional processes and elicit managerial strategies that can guide successful founder‐CEO succession and the accompanying organizational change of the entrepreneurial firm. Managerial summary Adapting the organizational structures of an entrepreneurial firm to match the needs of its expanding operations represents a critical moment in a firm's life. During this phase, the founder‐CEO is often replaced by a professional CEO. This event coupled with reorganization can be highly unsettling for the venture's workforce and can lead to turnover with negative performance implications. To minimize disruption, we studied change strategies employed by incoming professional CEOs. We find that most effective CEOs jointly use three change levers—change readiness activation, shared pathway creation, and founder legacy fairness—to help team members adapt to the new situation and align their behaviors with how mature firms operate.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».