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Enregistrement W4386809848 · doi:10.1002/sej.1479

Are entrepreneurs penalized during job searches? It depends on who is hiring

2023· article· en· W4386809848 sur OpenAlexaff
Waverly W. Ding, Hyeun J. Lee, Debra L. Shapiro

Notice bibliographique

RevueStrategic Entrepreneurship Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of VirginiaEwing Marion Kauffman Foundation
Mots-clésEntrepreneurshipModerationBusinessWageMarketingSelection (genetic algorithm)Personnel selectionDemographic economicsLabour economicsPsychologyEconomicsManagementSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research Summary How do job‐applicants with entrepreneurship experience—“post‐entrepreneurs”—fare in the wage labor job market? We propose an “entrepreneurship‐experience penalty” generally occurs yet varies in strength depending on the recruiters faced by post‐entrepreneurs in their job application process. In an experiment utilizing the selection‐decisions of 275 recruiters (experimental study participants) in reaction to objectively‐identical job‐applicants' resumes whose differences relate to whether their last‐held job was as a Founder or as an Executive , we found that: (a) resumes of Founders (compared to Executives) are about 23%–29% less likely to be picked as top‐choice for hire, (b) this entrepreneurship penalty is weaker for recruiters with (rather than without) entrepreneurial aspirations, and (c) this recruiter moderator‐effect is stronger for recruiters in smaller (rather than larger) firms.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,176 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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