Entrepreneurial learning among practices: aesthetic and sensible knowledge in the life trajectory of entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Using the concept of knowing-in-practice (KinP), and drawing from current understandings of aesthetic and sensible knowledge within organization studies, this study explores how the entrepreneurial learning (EL) process unfolds over time, throughout the lives of startup founders, well before entrepreneurial action takes place. Design/methodology/approach Using a life histories approach, 25 interviews were conducted with the founders of 18 startups. Additional 14 semi-structured interviews were conducted with other startups' founders, focusing on thematic stories. Data were analyzed using abduction and narrative analysis. Findings Although each entrepreneur's history is unique, the authors show that entrepreneurs' lives are generally a texture of practices, resulting in aesthetic–sensible knowledge that is developed as entrepreneurs participate in various social practices. This includes KinP episodes where perceptive-sensorial faculties are fundamental for entrepreneurs to perceive the world, recognize/create opportunities and launch a business. Research limitations/implications The historical approach did not allow the authors to witness firsthand the practices and KinP episodes that participants verbalized. Regardless, the results show that aesthetic and sensible knowledge provide a fruitful lens for investigating EL while highlighting the indissoluble relationship between practice and learning. Originality/value Although the senses have been recognized as fundamental for learning in organizations, entrepreneurship scholars have yet to explore the aesthetic and sensory processes involved in EL. The primary contribution of this paper is to develop a new understanding of the situated nature of EL as a process that starts well before entrepreneurial action occurs, stemming from entrepreneurs' experiencing of certain practices and the aesthetic and sensible knowledge they build over their life trajectory.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».