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Enregistrement W4249219439 · doi:10.1002/9781118785317.weom030004

Archetypes, Entrepreneurial

2015· other· en· W4249219439 sur OpenAlexaff
Danny Miller

Notice bibliographique

RevueWiley Encyclopedia of Management · 2015
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchetypeCategorizationEntrepreneurshipContext (archaeology)Knowledge managementCorporate governanceTypologyBusinessComputer scienceIndustrial organizationMarketingSociologyManagementEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Entrepreneurial archetypes are configurations of organizational attributes – typically of strategy, organization design, environment, and governance – that represent very common types of entrepreneurship in their context. The utility of these types is that they distinguish among different types of entrepreneurship, the situations in which these occur, the challenges they typically encounter, and the behaviors required for optimal firm performance under those conditions. The significance of archetypes is that, a rather few types can often describe in a fine‐grained way a large fraction of organizations or complex situations. Such empirically or conceptually derived types segment the complex world of organizations into more homogeneous and analytically tractable compartments. They allow researchers to make key distinctions among different types and situations, and thus more powerful generalizations and predictions within them. Indeed, a few variables often can be used to categorize a firm into a type, and from that categorization predictions can be made regarding the states of other variables, their relationships, and financial performance. This focus on archetypes gave rise to the early work on entrepreneurial orientation. Common entrepreneurial archetypes include business creation by a founding entrepreneur, innovation in an expanding enterprise, and expansion by a corporate builder.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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