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Enregistrement W4321333641 · doi:10.1177/26317877231153185

Entrepreneurship Out of Shame: Entrepreneurial Pathways at the Intersection of Necessity, Emancipation, and Social Change

2023· article· en· W4321333641 sur OpenAlexafffund
Sophie Bacq, Madeline Toubiana, Trish Ruebottom, Jarrod Ormiston, Ifeoma Ajunwa

Notice bibliographique

RevueOrganization Theory · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésShameEmancipationEntrepreneurshipSociologyAction (physics)Face (sociological concept)NarrativeSocial psychologySocial entrepreneurshipPublic relationsPsychologyPolitical scienceSocial sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shame has been identified as a debilitating emotion that impedes entrepreneurial action. Yet, there are many examples of people who experience shame and go on to create entrepreneurial ventures. How then is entrepreneurship possible in the face of such shame? To address this question, we develop a theoretical process model that highlights the connection between individual and collective experiences of shame and elaborates when and how such experiences may lead to entrepreneurship. We suggest that third-person experiences of shame can transform first-person experiences and trigger identification with a community of similarly stigmatized others. We argue that the distinct narratives provided by these communities can reduce or enhance entrepreneurial self-efficacy, and therefore lead to different entrepreneurial pathways: some individuals may create ventures out of necessity, while others will create ventures that act as shame-free havens for themselves and others, and become a source of emancipation and social change. By outlining distinct entrepreneurial pathways out of shame, we extend current research at the intersection of entrepreneurship, necessity, emancipation, and social change.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0000,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeQualitatif
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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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