How do entrepreneurial firms behave in the face of environmental turbulence and uncertainty? Evidence from the manufacturing sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In a context of greater environmental uncertainty, understanding the practices and strategies adopted by the SME owner-manager to deal with it is an important topic. Design/methodology/approach Based on a questionnaire survey of 583 SME owner-managers, a cluster analysis based on the degree of perceived uncertainty was conducted. Findings A statistical differences across a continuum with regard to entrepreneurial orientation, information gathering, management and absorption practices, innovation and internationalization was observed. These results show that the behaviors, and strategies deployed by SME owner managers are adapted to the degree of uncertainty these individuals perceive. Moreover, these results are not linked to their individual profiles nor to those of their companies. Practical implications The results show how SME owner-managers can increase their capacity to face uncertainty by collecting different types of information from different sources, by traveling abroad, by hiring personal with diverse profiles and by dealing with situations outside their norms. Public authorities in economic development interested to promote entrepreneurial decisions are invited to produce and diffuse valuable information to reduce uncertainty perceived by owner managers to support SMEs. Originality/value This research is original in that no study has holistically examined the link between uncertainty and the strategic and organizational practices of SMEs. It also responds to political and managerial concerns to effectively support SMEs under conditions of uncertainty – contexts that are increasingly important these days.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».