Adversity and resilience-building in the Canadian entrepreneurial ecosystem: Using disaster, emergency management and social work to understand entrepreneurs' experiences
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurs—especially early entrepreneurs—face numerous challenges throughout their entrepreneurial journey. These challenges and adversities can create distinct personal and professional strains resulting in poor physical, mental, and emotional health. Thus, entrepreneurs must exercise resilience-building to properly prepare for, respond to, and recover from potential adversities. We frame adversities as “environmental shocks” to the entrepreneurial ecosystem using a disaster and emergency management and social work conceptual lens. Entrepreneurs subjected to these shocks then adopt resilience-building strategies as protective factors against future shocks, affording them the ability to bounce back or “bounce forward.” Using semi-structured interviews, we examined the types of adversities and resilience-building strategies employed by 27 Canadian entrepreneurs. Results indicated two forms of adversity and resilience-building—personal and professional— and the interplay within and between them. Personal and professional resilience included seeking therapy and financial preparedness while personal and professional adversity included isolation and problematic co‑leader relationships. Findings from the study call for entrepreneurial-specific social service and training programs which address the manifestations of adversity and offer practical strategies to enhance resilience. This research highlights a unique view of entrepreneurial adversity and resilience and offers a foundation for future research on Canadian entrepreneurial contexts.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».