MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6991636295

Hybrid Entrepreneurship: Employees Climbing the Entrepreneurial Ladder

2018· article· en· W6991636295 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTrinity's Access to Research Output (TARA) (Trinity College Dublin) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésEntrepreneurshipSample (material)Index (typography)Work (physics)ClimbingAutonomyOrdered probitWageQuality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent empirical studies revealed that more than 50% of nascent entrepreneurs start their businesses while still employed. This combination of employment and entrepreneurship has raised the interest of policy makers and researchers who called it "hybrid entrepreneurship". This study focuses on determinants of hybrid entrepreneurship. We examine the influence of socio-demographic variables and of employees' perceptions of resource accessibility and of work and job quality on their hybridation process. More precisely, we try to determine which variables either favor or hinder the transition from one commitment level to the next in the entrepreneurial process. Drawing on the work of Van der Zwan et al. (2010) on the entrepreneurial ladder, we estimate an ordered probit model using a sample of full-time and part-time employees who participated in the 2015 Quebec Entrepreneurial Index Survey (1787 observations). Among others, we find that employees' progress on the entrepreneurial ladder is stimulated by soft support in the form of (perceived) easy access to business advice, and also by a high (perceived) work autonomy in the employee's wage job.\n\nKeywords: hybrid entrepreneurship, entrepreneurial ladder, hybridization process, Quebec

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTrinity's Access to Research Output (TARA) (Trinity College Dublin)Même sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207