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Enregistrement W3093303192 · doi:10.17705/1cais.04833

Researching Digital Entrepreneurship: Current Issues and Suggestions for Future Directions

2021· article· en· W3093303192 sur OpenAlexaff
Frederik von Briel, Jan Recker, Lisen Selander, Sirkka L. Järvenpää, Philipp Hukal, Youngjin Yoo, Julian Lehmann, Yolande E. Chan, Hannes Rothe, Paul Alpar, Daniel Fürstenau, Bastian Wurm

Notice bibliographique

RevueCommunications of the Association for Information Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipFoundation (evidence)Knowledge managementEngineering ethicsSociologyPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report documents the outcomes of a professional development workshop (PDW) held at the 40th International Conference on Information Systems in Munich, Germany. The workshop focused on identifying how information systems (IS) researchers can contribute to enriching our knowledge about digital entrepreneurship—that is, the point at which digital technologies and entrepreneurship intersect. The PDW assembled numerous IS researchers working on different aspects of digital entrepreneurship. Jointly, we delineated digital entrepreneurship from related phenomena and conceptualized the different roles that digital technologies can have in entrepreneurial endeavors. We also identified relevant strategies, opportunities, and challenges in conducting digital entrepreneurship research. This report summarizes the shared views that emerged from the interactions at the PDW and our collaborative effort to write this report. The report provides IS researchers interested in digital entrepreneurship with food for thought and a foundation for future research.

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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0080,027
Communication savante0,0250,056
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0200,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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