Fishing via Meaning Infrastructure: Entrepreneurial Search and Possibility Development in the Emergent AI & ML Field
Notice bibliographique
Résumé
This monograph broadens the scope of cultural entrepreneurship by exploring the link between entrepreneurial search activities and the level of institutionalization of fields. Cultural entrepreneurship involves manipulating cultural repertoires to gather support from relevant audiences, but this relationship between institutionalization and entrepreneurial activity has been underexplored. Additionally, the assumption that entrepreneurs and their target audiences share cultural overlap is not always true in fields with a low level of institutionalization. These aspects have limited cultural entrepreneurship's ability to explain, for example, entrepreneurial search and possibility development in nascent and disintegrating fields. To address these limitations, this dissertation proposes the metaphor of fishing as a mechanism through which entrepreneurs explore possibilities and advance or demobilize institutionalization. The concept of meaning infrastructure is also introduced, representing a network of cultural repertoires that constitute the underlying meaning system of an institutional field. Four archetypes of meaning infrastructure are theorized: ethereal, condensed, plasmatic, and crystallized. Successful fishing occurs when entrepreneurs develop ties among cultural repertoires at the meaning infrastructure level. Empirically, this dissertation examines how cultural repertoires become available for startup organizations in an emerging field (i.e., the artificial intelligence and machine learning field in Canada between 2011 and 2020) and how fishing strategies are used effectively. Four major cultural repertoires are available for startups in an emerging field, enabling four fishing strategies: visionary, steward, communitarian, and pragmatic. The pragmatic strategy focusing on a crystallized infrastructure from adjacent mature fields is the only one that increases the chance of securing initial funding. This dissertation concludes with a discussion on the overall significance of the responses to the three research questions addressed, as well as directions for future research. Theoretically and empirically, this monograph contributes to advancing the relational turn in cultural entrepreneurship, a move that is fundamental to understanding entrepreneurial activity as part of a broader macro-cultural context.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».