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Enregistrement W4385210936 · doi:10.5465/amproc.2023.17929abstract

The Impact of Serial Entrepreneur’s Technological and Financial Experience on Venture Exploration

2023· article· en· W4385210936 sur OpenAlexaff
Yoon-Kyung Kim, Hyun Ju Jung

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoveltyNew VenturesEntrepreneurshipBusinessContext (archaeology)MarketingExploratory researchKnowledge managementFinancePsychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines learning from novelty creation and its interplay with financial success in the context of serial entrepreneurship. Specifically, we highlight how the novelty creation and financial success of serial entrepreneurs’ prior ventures influence the exploratory behavior of their subsequent ventures. By conceptualizing two separate types of venture exploration—entry into new knowledge domains and the search for distant knowledge—we examine the multifaceted features of how entrepreneurs learn from their prior ventures’ technological and financial experiences. We hypothesize that the novelty creation of prior ventures will facilitate subsequent ventures’ entry into knowledge domains different from those of prior ventures and will increase the propensity of subsequent ventures to search for knowledge distant from their technology space. This relationship is contingent on prior ventures’ financial success. When the prior venture experienced financial success, serial entrepreneurs have the financial slack to accelerate their ventures to enter new knowledge domains but simultaneously fall into the success trap that develops cognitive inflexibility, preventing distant search. Thus, under the condition of prior ventures’ financial success, the positive effect of novelty creation on entering new knowledge domains will be strengthened, and the positive effect of novelty creation on searching for distant knowledge will be weakened. We find broad support for our hypotheses using Crunchbase for entrepreneur and venture data worldwide from 1967 to 2018 and patent data from USPTO. The results have important implications for research on entrepreneurial learning and, more broadly, on what makes entrepreneurs more exploratory.

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)0,021
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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