Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial legitimacy scholars have established legitimacy as “the most pressing issue” facing early-stage entrepreneurs (Lounsbury & Glynn, 2001: 550) and studied strategies by which founders can develop impressions of themselves and their businesses as being desirable and appropriate in front of audiences ranging from peers and investors to government agencies, to corporate gatekeepers, to early adopters. In this essay, we introduce the entrepreneur themself as an important audience making legitimacy judgments and specify how extant theorizing suggests evaluations of self-legitimacy are linked to entrepreneurial behavior. Adopting a social cognitive approach (Bandura, 1986), we define and develop a dynamic framework for entrepreneurial self-legitimacy (ESL) wherein, over time, individuals experience various states along a spectrum that integrates the independently developed concepts of impostor phenomenon at one extreme and hubris at the other. We illustrate the mindsets and behavioral tendencies that result from low and high ESL, emphasizing that both ends of the spectrum have ‘bright’ and ‘dark’ sides. In consolidating rich constructs into a common framework, our work contributes an important new perspective to conversations on entrepreneurial legitimacy and entrepreneurial social cognition. We finish by outlining avenues for future research on ESL, including the capacity of such work to practically support the trajectories of entrepreneurs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».