What women want (and need) from coaching relationships during business incubation
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores what dimensions of entrepreneurial coaching matter to women during business incubation and why. This issue is important because Canada is a world leader in the rate of entrepreneurial activity and business incubation support, yet women are underrepresented and their coaching needs are not well understood. Purposive sampling was employed to recruit 15 participants (6 women, 5 men, 4 coaches) from four Canadian incubators. Data was collected using semi-structured interviews. NVivo software facilitated coding and gender comparisons. Analysis followed the Gioia methodology for grounded theorizing which revealed 52 second-order concepts that grouped into three primary coaching dimensions (venture support, emotional support, gender inclusivity). Men and women value these dimensions differently. The emergent theoretical model suggests that for women entrepreneurs, business expertise (a dimension of venture support), emotional support, and gender inclusivity influence the development of entrepreneurial self-efficacy (ESE), which, in turn, contributes to entrepreneurial outcomes (venture and personal development) during business incubation. The coach’s personal investment and the entrepreneur’s coachability influences these relationships. The findings have implications for future research exploring incubation as a gendered phenomenon, and for incubator managers and policy makers concerned with designing inclusive incubation programs and reducing the gender gap in Canadian entrepreneurship.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».