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Enregistrement W3111241264 · doi:10.35297/qjae.010073

Austrian Economics and Organizational Entrepreneurship: A Typology

2020· article· en· W3111241264 sur OpenAlexaff
Sara R. S. T. A. Elias, Todd H. Chiles, Qian Li, Fernando Antonio Monteiro Christoph D’Andrea

Notice bibliographique

RevueThe Quarterly Journal of Austrian Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyEntrepreneurshipDisequilibriumAustrian SchoolSociologyEpistemologyPositive economicsPerspective (graphical)Punctuated equilibriumOrganizational studiesSocial scienceOrganizational learningPolitical scienceManagementNeoclassical economicsEconomicsLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article develops a typology for making sense of the numerous strands of Austrian (and Austrian-related) economics and demonstrates how this typology can guide organizational entrepreneurship scholars wishing to ground their research in Austrian thought. In the process, not only are existing insights from the history of Austrian economic thought rediscovered, but clearer light is also shed on important perspectives from that tradition that have received less attention in entrepreneurship research. Based on the Austrian concept of entrepreneurial production and its relationship with the core concepts of knowledge and change, the typology yields four perspectives—equilibration, punctuated equilibrium, disequilibration, and punctuated disequilibrium. These perspectives’ different paradigms as used in organizational research are explored, along with their ontological, epistemological, and methodological assumptions. The typology is illustrated with selected empirical examples from organizational research to spotlight the types of questions that contemporary scholars may appropriately ask and answer from each perspective.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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