Peer effects on passion levels, passion trajectories, and outcomes for individuals and teams
Notice bibliographique
Résumé
We consider the influence of inter- and intra-individual team dynamics on entrepreneurial passion change and the relevance of passion change to important outcomes. Drawing on person-environment fit theory, we hypothesize first, that in newly formed teams, the entrepreneurial passion levels of individuals are impacted by their peers' passion (the average passion of their teammates). Second, we expect that individuals' trajectories of passion change are influenced by their perception of fit with the team. Third, passion levels and trajectories are expected to impact entrepreneurial outcomes for both individuals and teams. To examine these temporal dynamics, our hypotheses are tested with data from an accelerator program involving 343 team members nested in 79 newly formed teams. The findings reveal that in new teams, individuals' passion for inventing, founding, and developing are positively (negatively) influenced when teammates have higher (lower) passion for these roles and the association between individual's passion and peers' aggregated passion becomes stronger over time. Over time, positive passion trajectories emerge when an individual perceives higher fit with their team, and entrepreneurial intent is predicted by both (a) end-state levels of individual passion and (b) passion trajectories for inventing and founding (but not developing). Finally, we find that team passion trajectories predict team performance. Implications of these multi-level findings are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».