Thriving on adversity: entrepreneurial thinking in times of crisis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper provides evidence-based managerial advice for preparing the organizations to find successful pathways through crises by priming the managerial decision-making towards either entrepreneurial thinking or resource conservation, and hence cascading the inventive or rigid state of mind through all management levels. Design/methodology/approach The general review is based on summarizing the peer-reviewed academic studies of organizational decision-making and acting in crisis situations, illustrated using the turnaround cases of Corticeira Amorim (reinventing itself when faced with emerging technological threats) and Kiddiegarten School (adjusting to the pandemic shock of social/human nature) Findings This study reveals that a set of dimensions in the crisis situation’s cognitive framing determines the firm’s response to adversity, freezing it in a rigid state or unfreezing it to stimulate an organization-wide entrepreneurial search for turnaround strategies. If managers sense having a lack of time to deal with adversity, or a lack of predictability, they become paralyzed with threat-rigidity mechanisms, stubbornly pursuing the established methods of doing business, which often were the cause of crisis in the first place. Hence, in situations requiring an immediate response, the dual threats of urgency and unpredictability become cognitive blinders, preventing organizations from pursuing new opportunities, exposing firms to the risk of being too slow, eroding their competitive advantage and, ultimately, going out of business. Originality/value Integrating the insights of three decades prior research of the topic of managerial decision making in crisis situations, this study proposes the novel leadership framework allowing to stimulate entrepreneurial behavior in adverse contexts.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».