Ecological Examination of Mortality Rate in an Infant Industry: The Roles of Legitimacy and Illegitimacy
Notice bibliographique
Résumé
Population ecologists have sidestepped infant industries. Moreover, prior examinations have overlooked the level issue of legitimacy and the role of illegitimacy in firm failure. We suggest that both legitimacy and illegitimacy are potent antecedents of firm failures in an infant industry. We separate industry-level legitimacy from firm-level legitimacy and propose a novel “one-stage model.” This model indicates that incumbents of the infant industry concurrently take actions to advertise their typical and atypical firm features to industry spectators. These actions not only elevate both the industry-level legitimacy of the infant industry and the firm-level legitimacy of the incumbents but also simultaneously incite competition among the incumbents. We used a manually collected database of news articles on Chinese bicycle-sharing companies to examine firm failures in this infant industry from 2014 to 2017. We found that at the industry level, while industry-level legitimacy reduces a firm’s mortality, industry-level illegitimacy elevates the firm’s mortality. At the firm level, we confirm both the detrimental and beneficial effects of interfirm competition. When the rivals of the focal firm tout their atypical firm features, the focal firm’s likelihood of failure increases; when rivals and focal firm try to highlight their typical firm features, the focal firm’s failure rate decreases. When it comes to firm-level illegitimacy, both the focal firm and its rivals’ illegitimacies increase a firm’s mortality. We confirm that legitimacy and illegitimacy are not two poles of a single continuum.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».