Entrepreneurship at a crossroads: <scp>Meta‐analysis</scp> as a foundation and path forward
Notice bibliographique
Résumé
Research Summary This special issue on “Advancing Entrepreneurship Research through Meta‐analysis” was commissioned in the belief that many entrepreneurship research topics have reached a crossroads. As a maturing, dynamic, and growing field, researchers are generating ever more empirical evidence regarding the field's central questions. Researchers can continue down this road, but for many topics, it seems time to pause and take stock of what has been learned—a task meta‐analysis was created to accomplish. We describe how the special issue articles accumulate and clarify what is known about important questions. Two of the studies highlight that entrepreneurial organizations are in fact different from other organizational settings, and all lay foundations that open new avenues for inquiry. We conclude by summarizing the types of questions meta‐analysis can help answer going forward and the advanced meta‐analytic techniques that are becoming increasingly important for answering such questions. Managerial Summary This special issue was commissioned because many entrepreneurship research streams contain mixed evidence about the nature of important relationships. Such a situation makes it difficult for entrepreneurs to leverage academic findings as they make decisions and for researchers to understand what is known. Meta‐analysis is a set of statistical tools that allows for the reconciliation of evidence that points in different directions and thereby provides actionable guidance for entrepreneurs and a solid foundation for researchers to build on. This introduction summarizes the special issue articles and describes their contributions. One key overall implication that arises from this collection of studies is that much of what works in traditional organizations is likely to work quite differently in entrepreneurial contexts.
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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 | 0,271 | 0,555 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».