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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 OpenAlexaff
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

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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

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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations90
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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