Crowdfunding Success for Female Versus Male Entrepreneurs Depends on Whether a Consumer Versus Investor Decision Frame Is Salient
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring equal access to entrepreneurship and startup funding for both female and male entrepreneurs is crucial for societal perceptions of justice and long-term prosperity. Previous research presents contrasting findings, with some studies indicating a male advantage and others suggesting a female advantage. This research reconciles these inconsistencies by identifying the decision frame as a moderator. Specifically, in crowdfunding contexts, a consumer decision frame leads to stronger reliance on communal evaluation norms, resulting in favoring female entrepreneurs who are perceived as more disadvantaged. Conversely, an investor decision frame leads to stronger reliance on exchange evaluation norms, resulting in favoring male entrepreneurs who are perceived as more determined/passionate. Based on this, the authors propose that the strategic use of an entrepreneur's profile, activating a specific evaluation norm, and showing crowdfunding dependence attenuate the differential support for female versus male entrepreneurs, resulting in equal support for both. Results from six studies using a multimethod design provide converging support for this framework. This research is the first to differentiate between and directly compare consumer and investor decision frames, advancing the related literature and offering valuable guidelines for entrepreneurs, funding platforms, and public policy makers.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».