Dynamics of founding team diversity and venture outcomes: A simulation approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research summary Entrepreneurship research overlooks the dynamics of changing diversity in founding teams. Our simulations calibrated from existing studies suggest that founding teams that change diversity exhibit greater discounted performance for their ventures due to being less diverse and thus their ventures surviving longer, compared to teams that maintain their diversity. Moreover, discounted performance is higher for teams changing diversity due to other teams' performance than due to their own poor performance. Simulating without membership changes the interdependence between team diversity, venture performance, and team disruption, we find that while team diversity is overall performance‐enhancing, this association differs across contexts and its impact varies as ventures mature. Founding team diversity should thus be seen as a continuum where moderate diversity can best serve teams in turbulent environments. Managerial summary We simulated the behavior of founding teams over time to show that compared to teams that do not change their diversity, those who do experience greater discounted performance for their business ventures. This improvement stems from the increased longevity, and thus greater accumulated performance, for teams that switch since they are more rather than less homogeneous. Our investigation also indicates that ventures led by teams that change diversity because they aspire to outperform other teams, tend to exhibit greater discounted performance than those that change diversity to outperform themselves. When we investigate the interconnectedness of teams' diversity, ventures' performance, and disruption, albeit without allowing for any changes in team diversity, we find that while diversity usually helps, teams moderately diversified tend to perform best in turbulent times.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle