Entrepreneurship at a crossroads: <scp>Meta‐analysis</scp> as a foundation and path forward
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle