Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the role of advice in early firm development and growth, drawing on detailed data from a global program where angel investors and venture capitalists (VCs) mentored founders over several months. Leveraging variation in mentors’ availability to support start-ups because of personal scheduling conflicts, I find that advice significantly improves start-ups’ future market performance. To explore how advice shapes early firm development, I develop a novel typology of start-up activities, finding that a defining element of mentors’ advice is to do less and learn more. Although angels and VCs are consistent in this message, they differ significantly in when they choose to advise start-ups in achieving their business objectives. Angels are more likely than VCs to help founders design and execute product market experiments, whereas VCs provide more mentoring support on business analysis and planning tasks. I find evidence consistent with the hypothesis that experimentation is a skill developed via learning-by-doing, and angels have a skill advantage in that domain because of having more operational experience. This paper was accepted by Alfonso Gambardella, business strategy. Funding: The author acknowledges support from the Government of Canada’s Strategic Innovation Fund [Grant 811949] and RBC Borealis Graduate Fellowship [Grant 2018-0439]. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.05115 .
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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 | 0,011 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».