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Enregistrement W4416407321 · doi:10.3390/world6040156

The Value of a Happy Population for Relative Engagement in Vertical-Scaling and Horizontal-Scaling Entrepreneurship

2025· article· en· W4416407321 sur OpenAlexaff
Fan Jia, André van Stel, Ying Zhang

Notice bibliographique

RevueWorld · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessEntrepreneurshipInequalityPopulationValue (mathematics)Ordered logitDimension (graph theory)World Values Survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the impact of a country’s population happiness level and happiness inequality on the level of entrepreneurship engagement pursued by individual entrepreneurs in that country. Entrepreneurship engagement broadly captures ambitions of entrepreneurs. It is measured along two dimensions: vertical-scaling entrepreneurship (newness-focused scale-up entrepreneurship) and horizontal-scaling entrepreneurship (expansion-focused scale-out entrepreneurship). Adopting the lens of supply and demand theory and occupational choice theory, we argue that a country’s happiness and happiness inequality levels are differently related to these two dimensions. We employ a sample of 71,964 early-stage (nascent or new) entrepreneurs from 79 countries, using the Global Entrepreneurship Monitor dataset. We construct new ordinal scales to measure individuals’ engagement levels in vertical-scaling and horizontal-scaling entrepreneurship. Country-level happiness and happiness inequality data are drawn from the Gallup World Poll (GWP) database. We estimate a pooled ordered logit model to explain individual engagement levels in vertical- and horizontal-scaling entrepreneurship. Explanatory variables include the two country-level happiness indicators plus a set of control variables. We find that country-level happiness significantly increases the likelihood of entrepreneurs within that country to pursue high-end entrepreneurship on the vertical-scaling dimension. At the same time, it decreases the likelihood that they will pursue high-end entrepreneurship on the horizontal-scaling dimension. On the contrary, country happiness inequality increases the likelihood of entrepreneurs’ pursuit of high-end entrepreneurship on the horizontal-scaling dimension while decreasing the likelihood of their pursuit of high-end entrepreneurship on the vertical-scaling dimension. In short, population happiness pushes entrepreneurs toward innovativeness but away from expansion, while happiness inequality does the opposite. This study contributes to the literature on psychological entrepreneurship by bringing the contextual influence of happiness into the dialog of entrepreneurship engagement. Our study also contributes to the high-quality entrepreneurship dialog by decoupling the growth perspective into two dimensions of entrepreneurship: vertical scaling and horizontal scaling.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2025
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