How coaching services help early stage entrepreneurs: an exploration of gender differences
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Entrepreneurial support organizations, such as business incubators and accelerators (BIAs), provide coaching as a core element of their service offering for startups. Yet little is known about how coaching creates value from the entrepreneur's perspective. This is an important issue given that entrepreneurship is recognized as a gendered phenomenon. The purpose of this article is to explore how the coaching services provided during incubation create value for men and women entrepreneurs. Design/methodology/approach Focusing on university business incubators, our comparative qualitative study of 18 men and women entrepreneurs takes a grounded theorizing approach, and draws abductively on entrepreneurial learning theory, to explore the dimensions of coaching services that support venture development and explain gender differences. Findings The emergent explanatory model suggests that venture development is supported by coaching service design (at the incubator level) and by coaching content and rapport (at the entrepreneur-coach dyad level). Gender differences were observed in the emphasis placed on accessibility of coaching services provided by the incubator and the guidance provided by the coaches. We theorize that these findings reflect differences in entrepreneurial learning. Practical implications To better support entrepreneurial learning, gender differences should be considered in both the design and delivery of coaching services. Originality/value Our findings provide deeper insight about how coaching services create value for entrepreneurs by revealing explanatory dimensions at two levels of analysis and theorizing the interrelationship between entrepreneurial learning, gender and venture development.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».