The growth paradox: mental health perceptions, ecosystem support, and growth aspirations of ADHD entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The paradoxical nature of ADHD in entrepreneurship presents a unique challenge: traits that spark venture creation often impede business growth. Through person–environment fit theory (P-E-Fit) and the underdog theory of entrepreneurship, we examine how perceived mental health and ecosystem support influence ADHD entrepreneurs’ growth aspirations. The underdog theory suggests that systemic adversities foster adaptive capabilities, while P-E-Fit shows how environmental support enhances alignment between personal characteristics and entrepreneurial demands. In a study of 1160 Quebec entrepreneurs, including 167 with high ADHD levels, findings reveal that while ADHD initially constrains growth aspirations, this relationship shifts through the interaction of mental health perceptions and financial support. Financial support emerges as the crucial mechanism for translating positive mental health perceptions into growth aspirations. These findings demonstrate how underdog attributes can become entrepreneurial advantages through proper environmental fit, while showing how targeted financial support can transform ADHD-related challenges into sources of innovation. Plain English Summary Grit emerged as the missing catalyst that transforms psychological resources cinto entrepreneurial performance during polycrisis. This longitudinal study compared entrepreneurs across two distinct crisis periods to understand how internal mechanisms sustain business performance when external support fails. While entrepreneurs possessed psychological capital and community belonging throughout both periods, grit functioned as an amplifier that activated these resources differently over time. As crises persisted without recovery intervals, high-performing entrepreneurs demonstrated that grit strengthened relationships between psychological strengths and three key outcomes: crisis management capabilities, innovation and technology, and funding acquisition. This study challenges conventional theory by showing that internal resources require emotional activation through grit to translate into sustained performance. Thus, the principal implication is that policymakers must incentivize and educational institutions must redesign entrepreneurship programs to cultivate grit as a core competency in our perpetually crisis-driven landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».