It Is Not the Whole Story: Toward a Broader Understanding of Entrepreneurial Ventures’ Symbolic Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial ventures strategically communicate information about themselves to convey their distinctiveness and attract favorable audience attention. This study explores how the possession of quality-signaling resources, such as patents, influences the degree to which entrepreneurial ventures convey distinctiveness in their entrepreneurial narratives. Cultural entrepreneurship research spotlights such resources as the ingredients around which entrepreneurs construct distinctive narratives and proposes that resource-rich ventures will present themselves as particularly distinctive. Challenging this, we argue that ventures rich in quality-signaling resources—while ideally positioned to convey their distinctiveness—will likely forgo this symbolic differentiation opportunity under certain industry conditions due to a lack of external incentives. Our analysis of 31,270 UK-based ventures launched between 2010 and 2021 finds that, compared to patent-poor ventures, patent-rich ventures exhibit higher levels of narrative distinctiveness when situated in industries that receive little attention, but substantially lower levels of narrative distinctiveness when situated in hot industries that attract a lot of attention. In doing so, our study challenges the assumption that entrepreneurial ventures always aim to present themselves as distinctive as legitimately possible, delineates conditions under which this assumption is likely violated, and lays the groundwork for a broader research agenda on organizations’ substantive and symbolic differentiation.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».