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Enregistrement W4411374278 · doi:10.1111/joms.13255

Decolonizing Scaffolding: Learning from First Nations’ Resurgence to Recalibrate Entrepreneurship

2025· article· en· W4411374278 sur OpenAlexafffundabout
Maggie Cascadden, François Bastien, Emily S. Block, P. Devereaux Jennings

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésEntrepreneurshipScaffoldBusinessPolitical scienceComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indigenous communities are resurging and harnessing this momentum to reshape their social world. As they reclaim their cultural resources, rights, and identities, they gain control over how and whether to engage with Western social structures. Using the metaphor of metal frame and grass basket materials, we conceptualize how First Nations communities mobilize scaffolding materials from different social realities and innovatively combine them to shape and reshape their social world. We theorize that the degree to which a community integrates different scaffolding materials is consequential for whether and how the community will engage with outsiders. We learn from First Nations communities across northern Turtle Island (Canada) by running a cluster analysis and identifying three different ways communities construct scaffolding using Indigenous and Western materials. Then, using a unique dataset of 240 Canadian First Nations communities, we use those clusters to predict the likelihood a given community will engage in a partnership agreement with an outsider, in this case a non‐Indigenous mining company, and when they might do so. This analysis highlights a kind of entrepreneurial activity, the construction and use of scaffolding, and a context that is overlooked by mainstream entrepreneurship scholars and management scholars in general. We aim to contribute to the recalibration of entrepreneurship literature through a decolonial lens.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,750

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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