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Enregistrement W3188901130 · doi:10.5539/ibr.v14n9p1

Collective Intelligence and Entrepreneurial Resilience in the Context of Covid-19

2021· article· en· W3188901130 sur OpenAlexaffvenue
Victor Mignenan

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCompetence (human resources)BusinessPsychological resiliencePsychologyEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on the covid-19 pandemic, conducted to date, has clearly shown its negative impact on entrepreneurs. However, there are few relevant studies on the resilience of these entrepreneurs. Even economic stimulus packages developed by governments ignore collective intelligence, which is seen as an appropriate posture and path that can lead to the resilience of entrepreneurs in unpredictable situations. Thanks to the theoretical anchoring of collaborative management, we have developed and tested a conceptual model through the approach of deconstructing collective intelligence into (i) the sharing of capacities (ii) mutual aid (iii) collective competence and (iv) dynamic capacity. The data production was carried out through 15 semi-structured interviews and 282 surveys of Cameroonian and Chadian entrepreneurs. The results showed that mutual support (β = 0.32) and ability to share (β = 0.29) are indirectly the best predictors of economic and strategic entrepreneurial resilience. Because they participate effectively in building the collective competence of entrepreneurs in a context of crisis. This collective competence positively generates the level of variation in economic resilience (β = 0.38) and that of strategic resilience (β = 0.36). These results are the manifestation that covid-19 is boosting social dialogue between entrepreneurs. On the other hand, dynamic capacity appears less effective for the entrepreneurial economic resilience (β = 0.04) and strategic entrepreneurial resilience (β = 0.02) of the entrepreneurs studied due to the measures to combat covid-19. These findings contrast with previous research focused on entrepreneurial resilience through collective intelligence. They lead us to stress the importance of continuing research on the subject and to draw comparisons between entrepreneurs in crisis situations and those working in a stable ecosystem. The article is useful for researchers who find proven evidence that is more relevant. Then entrepreneurs will find new factors to make their entrepreneurial project viable. Finally, governments and their partners are urged to further promote entrepreneurship education based on dynamic capacity at the expense of confrontation and selfishness. Our article is part of the theory of collaborative management and organizational theory and reveals the existence of a relational contingency in the different stages of the entrepreneurial resilience process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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