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Enregistrement W4404206636 · doi:10.1177/02662426241290483

Managerial and organisational factors: Unravelling resource allocation choices in high-performing micro-firms

2024· article· en· W4404206636 sur OpenAlexfundno aff
María Carmela Annosi, Francesco Cappa, Silvia Massa, Antonio Messeni Petruzzelli, Enzo Peruffo

Notice bibliographique

RevueInternational Small Business Journal Researching Entrepreneurship · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di GenovaBeijing Normal UniversityYork UniversityEuropean Space AgencyUniversità degli Studi Roma TreTexas Christian University
Mots-clésBusinessIndustrial organizationResource allocationResource (disambiguation)Knowledge managementMarketingProcess managementEconomicsComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource allocation decisions are pivotal in shaping the strategic direction of organisations, particularly in micro-firms that operate with limited resources and dispersed information. This research delves into the intricate interplay between managerial and organisational factors related to information collection, processing and resource allocation in the context of high-performing micro-firms. By advancing our understanding of how the internal coordination of information needed in decision-making and resource allocation evolves within micro-firms, we reveal the mechanisms that stabilise the relationship between participants and problems. Additionally, we explore how the capabilities of managers and owners, who often centralise final decisions in micro-firms, can catalyse the emergence of such coordination. This holistic view of strategic resource allocation in micro-firm settings addresses the fundamental question of how micro-enterprises overcome structural limitations to achieve high levels of performance. Our findings provide valuable insights for scholars, managers and policymakers, contributing to the broader discourse on resource management in micro-firms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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