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Enregistrement W4281722850 · doi:10.1177/10422587221104820

Act or Wait-and-See? Adversity, Agility, and Entrepreneur Wellbeing across Countries during the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4281722850 sur OpenAlex
Ute Stephan, Przemysław Zbierowski, Ana Pérez‐Luño, Dominika Wach, Johan Wiklund, Marisleidy Alba Cabañas, Edgard Barki, Alexandre Benzari, Claudia Bernhard‐Oettel, Janet A. Boekhorst, Arobindu Dash, Adnan Efendić, Constanze Eib, Pierre-Jean Hanard, Tatiana Iakovleva, Satoshi Kawakatsu, Saddam Khalid, Michael Leatherbee, Jun Li, Sharon K. Parker, Jingjing Qu, Francesco Rosati, Sreevas Sahasranamam, Marcus Alexandre Yshikawa Salusse, Tomoki Sekiguchi, Nicola Thomas, Olivier Torrès, Mi Hoang Tran, M.K. Ward, Amanda Jasmine Williamson, Muhammad Mohsin Zahid

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Theory and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónJunta de AndalucíaAgence Nationale de la RechercheDanmarks Tekniske UniversitetVetenskapsrådetEuropean Regional Development FundEuropean CommissionAustralian Research CouncilUniversité de MontpellierKing's College LondonCorporación de Fomento de la ProducciónUniversitetet i StavangerBundesministerium für Bildung und ForschungTechnische Universität DresdenJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of WaikatoForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdConsejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicPsychological resiliencePerspective (graphical)BusinessResilience (materials science)PsychologyFunction (biology)Entrepreneurship2019-20 coronavirus outbreakEconomic growthSocial psychologyEconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can entrepreneurs protect their wellbeing during a crisis? Does engaging agility (namely, opportunity agility and planning agility) in response to adversity help entrepreneurs safeguard their wellbeing? Activated by adversity, agility may function as a specific resilience mechanism enabling positive adaption to crisis. We studied 3162 entrepreneurs from 20 countries during the COVID-19 pandemic and found that more severe national lockdowns enhanced firm-level adversity for entrepreneurs and diminished their wellbeing. Moreover, entrepreneurs who combined opportunity agility with planning agility experienced higher wellbeing but planning agility alone lowered wellbeing. Entrepreneur agility offers a new agentic perspective to research on entrepreneur wellbeing.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,255 · 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