The Cassandra Curse: The Liability of Identity-Issue Fit in Femtech
Notice bibliographique
Résumé
Ventures founded by women (versus men) face significant funding disparities, largely due to gender bias. Research suggests that this penalty may be mitigated in stereotypically feminine industries, where women are perceived as having more expertise. However, I argue that under certain conditions, this perceived expertise may paradoxically be associated with further penalization. When founders address social issues pertinent to their own disadvantaged group—a situation I refer to as identity-issue fit—investors may attribute ideological rather than economic motives to ventures, leading to concerns about the prioritization of societal over financial goals. Consequently, ventures founded by entrepreneurs with (versus without) identity-issue fit are likely to raise less capital than similar ventures. Consistent with my core argument, I further theorize that penalization intensifies when entrepreneurs engage in advocacy, and diminishes when the addressed issue gains public salience. I test these hypotheses using data from 2010-2024 on venture-backed Femtech companies in the U.S., the UK, and Canada focused on women’s health issues. The findings support my predictions and align with the proposed mechanism. This paper contributes to our understanding of the barriers faced by founders from disadvantaged groups and introduces a new mechanism through which ideology may influence key audiences’ evaluations of organizations.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».