Are female entrepreneurs ambidextrous leaders? A qualitative study through the lens of social role theory
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to examine how female leaders demonstrate ambidextrous leadership behaviors amid perceived role incongruity. Design/methodology/approach This study adopted an exploratory, qualitative approach. Data is collected via interviews with 14 female business owners and analyzed thematically. Findings As entrepreneurs, the female leaders draw on both communal and agentic traits; they also demonstrate both opening and closing leadership behaviors and can switch between leadership behaviors and traits as may be required by the situation. Experiences of gender-specific challenges were less visible for this group, and the female leaders consider all actions taken to ensure business venture success as superseding role expectations of any kind. Research limitations/implications The research design may limit the extent to which the findings can be generalized. Practical implications The study provides insights on issues such as gender equality (SDG 5), reduced inequalities (SDG 10) and uncovers ways to support female leaders or encourage young girls to embrace leadership opportunities and business ownership. Current and future female leaders may also find this study useful to boost self-efficacy and navigate gender-specific leadership challenges. Originality/value This study shows that female entrepreneurs are ambidextrous leaders and gender-related challenges are less visible for female entrepreneurs/business owners. It highlights that consideration for business success is more important to female entrepreneurs than concerns about role incongruity. Also, the study shows that female entrepreneurs need to balance communal traits and agentic traits as well as opening and closing leadership behaviors to successfully lead their business ventures.
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 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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».