From tensions to synergy: Causation and effectuation in the process of venture creation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary This article examines previously neglected tensions between causation and effectuation in the process of new venture creation. We studied 41 episodes of new venture creation by entrepreneurs in Finland and Denmark, who we followed applying the diary method. We reveal tense relations between the respective causation and effectuation principles at multiple levels, and identify the corresponding mechanisms for their resolution, which, in turn, lead to the synergy. This study enriches the effectuation research by offering a dynamic perspective on causation‐effectuation interplay and categorizing three modes of their interaction, that is, separation, hybrid synergy, and tensions. Managerial Summary Venture creation is a complex process that involves different decision‐making logics. While combining the goal‐driven logic of causation and non‐goal driven logic of effectuation is essential for the success of a start‐up, the road to their synergy can be paved with different tensions. Our study of 41 episodes of new venture creation by entrepreneurs in Finland and Denmark shows that these tensions can occur at the individual, organizational and inter‐organizational levels. We also show four different mechanisms of how entrepreneurs can overcome these tensions within their ventures and in relations with other stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».