Reconciling Diverse Approaches to Opportunity Research Using the Structuration Theory
Notice bibliographique
Résumé
Diverse approaches have been used to investigate entrepreneurial opportunity, but have commonly produced an opportunity formation-recognition dichotomy. The structuration theory of Anthony Giddens is used to dissolve this dichotomy. Six approaches are discussed: (1) neoclassical equilibrium theory, (2) coevolutionary lock-in, (3) triggers for structural change, (4) effectuation/embeddedness/relationality, (5) path creation, and (6) prior knowledge and feedback. These theories often yield contradictory explanations and predictions of how entrepreneurs find or create opportunities. Structuration theory suggests that human action is guided by “scripts” that are formed in social and business structures. A script is accepted and used if it works, and rejected if it does not. An action that is legitimate, competent, and powerful will be repeated; when repeated, group and individual actions become scripts; they appear to be structural because they are observed in many places. Application of structuration theory to opportunity research suggests entrepreneurship is both a recognition and formation of scripts: a selection of common scripts and production (by modification) of uncommon scripts. An entrepreneur must understand and react to information (signals) about the effectiveness of scripts in recognizing and forming opportunities. Entrepreneurs learn and adopt common scripts; using uncommon ones has risks. The entrepreneur's difficult task is to choose scripts that are legitimate with business and social structures, competent enough to compete, and powerful enough to make a difference. Entrepreneurial activity is thus both enabled and constrained by business and social structure.(TNM)
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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 | 0,026 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,044 |
| Communication savante | 0,014 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».