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Enregistrement W4388827929 · doi:10.1108/ijebr-05-2023-0516

A multi-voiced account of family entrepreneuring research: expanding the agenda of family entrepreneurship

2023· article· en· W4388827929 sur OpenAlexaff
Haya Al‐Dajani, Nupur Pavan Bang, Rodrigo Basco, Andrea Calabrò, Jeremy Cheng, Eric Clinton, Joshua J. Daspit, Alfredo De Massis, Allan Discua Cruz, Lucia Garcia‐Lorenzo, William B. Gartner, Olivier Germain, Silvia Gherardi, Jenny Helin, J. Miguel Imas, Sarah Jack, Maura McAdam, Miruna Radu-Lefebvre, Paola Rovelli, Malin Tillmar, Mariateresa Torchia, Karen Verduijn, Friederike Welter

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipFamily businessNoveltyLeverage (statistics)OriginalityAgency (philosophy)Context (archaeology)SociologyPublic relationsField (mathematics)Value (mathematics)MarketingKnowledge managementBusinessPolitical scienceSocial scienceQualitative researchPsychologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This conceptual, multi-voiced paper aims to collectively explore and theorize family entrepreneuring, which is a research stream dedicated to investigating the emergence and becoming of entrepreneurial phenomena in business families and family firms. Design/methodology/approach Because of the novelty of this research stream, the authors asked 20 scholars in entrepreneurship and family business to reflect on topics, methods and issues that should be addressed to move this field forward. Findings Authors highlight key challenges and point to new research directions for understanding family entrepreneuring in relation to issues such as agency, processualism and context. Originality/value This study offers a compilation of multiple perspectives and leverage recent developments in the fields of entrepreneurship and family business to advance research on family entrepreneuring.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0130,025
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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