Navigating Inequality in Entrepreneurship: Strategies and Evaluations of Marginalized Entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
Accessing resources, and subsequent success, is not equal for all entrepreneurs. Questions about disparities in entrepreneurship have garnered major attention in the literature. Marginalized individuals face pervasive barriers as a result of stakeholders and investors’ biases. While past research has shown inherent barriers posed by marginalized identities, scant research has examined the strategic actions of both the entrepreneurs themselves and the supporting organizations in shaping these marginalized entrepreneurs’ journeys and outcomes. Thus, our symposium aims to advance our understanding of how marginalized entrepreneurs and their supporting organizations, such as training programs and investment funds, navigate the challenges posed by marginalized identities. Our presenters explore various strategies and their effectiveness from the side of entrepreneurs and involved agencies in supporting marginalized entrepreneurs overcome challenges associated with their marginalized identities. We center around two interrelated questions: What strategies are employed by entrepreneurs who possess marginalized identities and the organizations that assist them in overcoming various challenges associated with marginalized identities? Under what conditions do these strategies successfully support marginalized entrepreneurs, and when do they not? Together, the presentations provide implications for social inequality and pose questions for future research, such as how narrative disclosure helps overcome stigma, how entrepreneurship can override negative status beliefs, how interactions between entrepreneurs and supporting agencies shape entrepreneurial journeys, how evaluation processes may fail to create a more level playing field for marginalized entrepreneurs, and what communication strategies towards marginalized entrepreneurs can effectively increase participation in training programs. Collectively, these papers underscore the resilience and resourcefulness of entrepreneurs from under-represented backgrounds and the importance of creating supportive ecosystems that acknowledge and address the unique challenges they face. Stigma Disclosure in Entrepreneurial Narratives among Justice-Impacted Individuals Author: Yixi Chen; Columbia Business School Author: Kylie Jiwon Hwang; Northwestern Kellogg School of Management Entrepreneurial Activity as a Way to Override a Stigmatized Immigrant Status Author: Sandra Portocarrero; Columbia Business School Author: Dan Jun Wang; Columbia Business School Playing A Serious Game: North Korean Refugees’ Journey to Become an Entrepreneur in South Korea Author: Yunjung Pak; U. of Alberta Author: Suntae Kim; Johns Hopkins Carey Business School Author: Simon (Seongbin) Yoon; U. of California, Irvine Author: Hyo Young Lee; Boston U. Questrom School of Business Evaluating entrepreneurial potential Author: Amisha Miller; NYU Stern Author: Siobhan O'Mahony; Boston U. The Impact of Communication Frames on Necessity Entrepreneurs’ Participation in Training Programs Author: Florencio F. Portocarrero; London School of Economics and Political Science Author: Vanessa Burbano; Columbia Business School Author: Michael White; Columbia Business School
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».