Is There Conceptual Convergence in Entrepreneurship Research? A Co-Citation Analysis of Frontiers of Entrepreneurship Research, 1981-2004
Notice bibliographique
Résumé
Scholars have often called for entrepreneurship research to achieve conceptual convergence, since convergence is seen as a sign of a discipline's maturity. This study examines the actual extent and nature of convergence in entrepreneurial research using co-citation analysis of conference papers from the Frontiers of Entrepreneurship Research conference from 1981 to 2004. The study provides empirical evidence for thenature and levels of conceptual convergence, discusses the scholarly conversations over time, and shows how a method from the sociology of science can be adapted to follow the evolution of a field of study. The authors present three arguments (institutional arrangements, novelty-driven research, and competition-reduction growth) to suggest why a field like entrepreneurship may be unlikely to support high levels of convergence. Of greater interest may be the kinds of convergence that characterize the field. The study is based on co-citation relationships in the 20,184 references in the 960 articles in the Frontiers of Entrepreneurship Research series published by the Babson College Entrepreneurship Research Conference. The research investigates convergence in four successive periods. For each period, co-citation networks are presented to show the degree that most-cited references are cited with one another. The concepts of the networks are also identified to trace conceptual forces that have shaped the field. Findings indicate that there has been convergence in entrepreneurship research. Levels of convergence have been relatively low, and convergence has not been stable. In addition, it was found that the field has passed through cycles of convergence and divergence and draws from a wide array ofdisciplines. Absence of high convergence is not necessarily due to the field's level of maturity. There is little reason to expect high levels of convergence in a field such an entrepreneurship. (TNM)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».