MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416007801 · doi:10.5465/amproc.2025.24831abstract

Entrepreneurial Storytelling: Transforming Shame into Guilt for Emotional Emancipation

2025· article· en· W4416007801 sur OpenAlexaff
Rohny Saylors, Nicole Taylor

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShameEmbeddednessStorytellingEmpowermentContext (archaeology)EntrepreneurshipEmancipation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurial storytelling is often celebrated as a pathway for marginalized individuals to overcome personal and societal constraints, offering avenues for economic empowerment and social mobility. In the context of recently housed LGBTQIAA2S+ individuals, such storytelling transforms personal shame into actionable guilt, fostering emotional empowerment and a reclamation of agency. However, this emancipatory potential is paradoxically constrained by the necessity to conform to prevailing market norms and institutional standards, pressuring entrepreneurs to adhere to oppressive structures that undermine their authenticity. This study critically examines the dual role of entrepreneurial storytelling among recently housed LGBTQIAA2S+ individuals, exploring how it simultaneously fosters emotional empowerment and perpetuates systemic inequalities. Utilizing a sociological framework on emotional embeddedness and capital, the findings reveal that while entrepreneurial storytelling can empower, it often reinforces the systemic barriers it aims to dismantle by compelling conformity to oppressive norms. The research underscores the importance of developing more inclusive entrepreneurial models that validate diverse identities and challenge existing barriers, thereby enhancing the true emancipatory potential of entrepreneurship for marginalized communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207