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Enregistrement W3191869387 · doi:10.1177/01708406211035501

Entrepreneurial imagining: How a small team of arts entrepreneurs created the world’s largest traveling carillon

2021· article· en· W3191869387 sur OpenAlexaff
Sara R. S. T. A. Elias, Todd H. Chiles, Brett Crawford

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Missouri
Mots-clésSituatedFutures contractThe artsNoveltyProcess (computing)Embodied cognitionSociologyAestheticsUnconscious mindReflexivityFutures studiesEpistemologyPsychologyVisual artsSocial psychologyComputer scienceArtSocial scienceBusinessPsychoanalysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although imagination has been recognized as essential to entrepreneuring, the processes by which entrepreneurs imagine and generate novelty remain insufficiently understood. To begin addressing this oversight, we propose a rhizomatic process model of entrepreneurial imagining that comprises five elements: experiencing, early creating, reaching an impasse and gestating, (re)creating and evaluating imagined futures, and choosing and enterprising. To generate this dynamic process model, we undertook an abductive, 25-month case study, guided by enactive research, to investigate how a small team of arts entrepreneurs created the world’s largest traveling carillon. Our primary contribution is to offer new theoretical insights into entrepreneurial imagining as a complex, situated, relational performance that unfolds through conscious and unconscious, self-reflective and embodied processes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations26
Publié2021
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Résumé présentoui

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