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Enregistrement W3197349564 · doi:10.1108/jsbed-01-2021-0041

Social media and entrepreneurship: exploring the impact of social media use of start-ups on their entrepreneurial orientation and opportunities

2021· article· en· W3197349564 sur OpenAlexaff
Ciro Troise, Léo‐Paul Dana, Mario Tani, Kyung Young Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business and Enterprise Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipOriginalityEntrepreneurial orientationStructural equation modelingSocial mediaContext (archaeology)Value (mathematics)MarketingSocial impactSocial entrepreneurshipBusinessPublic relationsSociologyPsychologyPolitical scienceSocial psychologyCreativityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The aim of this paper is to investigate how social media use (SMU) affects the entrepreneurial orientation (EO) and entrepreneurial opportunities (EOP) of start-ups. Design/methodology/approach The hypothesis testing and analysis were conducted using the partial least squares approach to structural equation modeling (PLS-SEM). Findings The research shows that SMU has a strong positive impact on EOP, while it has no impact on start-ups' EO. Interestingly, the impact of SMU on EOP is stronger than the impact of EO on EOP. Originality/value The findings add new knowledge to the emerging research stream that focuses on SMU in the context of entrepreneurship and provides useful insights for both scholars and practitioners. In particular, the evidence suggests implications for stakeholders with regard to their firms' entrepreneurial activities. This research offers several possible avenues for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,138 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations105
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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