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Enregistrement W4413767431 · doi:10.1002/smj.70004

Hiring entrepreneurs for innovation

2025· article· en· W4413767431 sur OpenAlexfundno aff
Louise Lindbjerg, Theodor Vladasel

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRotman School of Management, University of TorontoUniversity of TorontoAalborg UniversitetAgencia Estatal de InvestigaciónCopenhagen Business SchoolAarhus Universitet
Mots-clésBusinessIndustrial organizationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research Summary What human capital do established organizations need to bring new ideas to market? Combining Danish registry and Community Innovation Survey data, we document a robust positive relationship between hiring former founders and firms' sales from innovation. Entrepreneurs join smaller, younger firms (which exhibit larger effects), managerial skills and external industry founding experience matter, while other selection or human capital‐based explanations appear muted. Founder hires especially enhance innovation when given middle management decision rights, for incremental offerings, and in innovation‐active firms. Our collective findings indicate startup experience equips founders with a generalist ability to acquire and mobilize resources around new ideas. By clarifying the nature of entrepreneurial human capital, we highlight a novel innovation input that helps firms unlock its commercial value. Managerial Summary As entrepreneurial careers proliferate, former founders represent a growing pool of potential employees with expertise in bringing new products and services to market. Can hiring entrepreneurs help established organizations enhance innovation? Using data from Denmark, we answer this question affirmatively and offer several explanations. Former founders gravitate towards younger, smaller established firms, where effects are stronger; they also bring valuable managerial skills and external industry founding experience. Notably, they generate more value when given broader authority as middle managers, for less obvious resource combinations, firms already active in innovation or research and development, and higher uncertainty contexts. Taken together, our findings suggest former founders' distinct combination of skills helps firms marshal resources around new offerings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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