Understanding the Impact of Emerging Technologies on Entrepreneurial Ventures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In an era characterized by rapid technological advancement, the intersection of emerging technologies and entrepreneurial ventures has become a focal point of inquiry for scholars, policymakers, and practitioners alike. This qualitative research seeks to explore the multifaceted impact of emerging technologies on entrepreneurial endeavors, shedding light on the motivations, challenges, strategies, and outcomes associated with technology-driven entrepreneurship. Through in-depth interviews with entrepreneurs operating in diverse industries and geographical regions, this study elucidates the complex dynamics shaping the relationship between emerging technologies and entrepreneurial ventures. The findings reveal a diverse array of motivations driving entrepreneurs to adopt and integrate emerging technologies into their ventures, including economic incentives, social impact objectives, and environmental sustainability goals. However, the integration of emerging technologies is not without its challenges, as entrepreneurs encounter regulatory uncertainties, organizational resistance, and resource constraints in their quest to innovate. Despite these challenges, entrepreneurs employ various strategies, such as forming strategic partnerships, fostering innovation culture, and embracing customer-centric approaches, to successfully integrate emerging technologies into their ventures and drive innovation. The implications of these findings extend to both theory and practice in technology-driven entrepreneurship, highlighting the need for policymakers, investors, and practitioners to create an enabling environment that supports innovation and entrepreneurship. By understanding the drivers, barriers, and strategies associated with technology adoption in entrepreneurial ventures, stakeholders can better support and capitalize on the transformative potential of emerging technologies to drive economic growth and societal progress. In summary, this research contributes to our understanding of the complex interplay between emerging technologies and entrepreneurial ventures, offering insights for researchers, policymakers, and practitioners seeking to navigate the evolving landscape of technology-driven entrepreneurship.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».