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Enregistrement W6995904615

Portfolio Entrepreneurs in China: A Mixed Methods Study

2021· article· en· W6995904615 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioExtant taxonApplication portfolio managementValue (mathematics)HomogeneousEntrepreneurshipAggregate (composite)Modern portfolio theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurs who found and manage at least two businesses simultaneously are portfolio entrepreneurs. Portfolio entrepreneurs have been shown to run fast-growing businesses and contribute significantly to wealth creation. Extant literature has examined how portfolio entrepreneurs differ from entrepreneurs who only run one business at a time and found differences in their demographic backgrounds, human capital, cognition, and other dimensions. However, extant research has treated portfolio entrepreneurs as one homogeneous group, when in reality, there is considerable heterogeneity within this group of entrepreneurs. In this dissertation, I aim to discuss one important distinguishing factor among portfolio entrepreneurs, namely the existence of synergy between businesses established and managed by the same portfolio entrepreneur. Portfolio entrepreneurs are categorized into two groups: synergizers (who run businesses that create greater aggregate value if managed as part of a portfolio than if managed separately) and non-synergizers (who run businesses that are independent of each other).\nThis dissertation investigated the following research questions based on the distinction made between synergizers and non-synergizers. First, I explored factors at the product, firm, and industry level that enable individuals to become synergizers rather than non-synergizers. Next, I examined how these two groups of portfolio entrepreneurs behave differently when making decisions regarding the hiring of top managers in their new ventures. I relate the differences in their decision-making to an outcome measure, namely portfolio entrepreneurs’ job satisfaction.\nI chose to collect data from a major Asian economy, China. I employed a mixed-methods approach to answer these research questions. A qualitative study of 33 Chinese portfolio entrepreneurs was followed by two quantitative studies which used a sample of 105 portfolio entrepreneurs. A survey questionnaire was designed and administered to collect the quantitative sample of portfolio entrepreneurs. Snowball sampling was used in order to reach as many potential participants as possible in the collection of both qualitative and quantitative data.\nFrom analyzing the quantitative sample, my results showed that entrepreneurs who produce more complex products tend to become synergizers rather than non-synergizers.\nCompared to non-synergizers, synergizers tend to hire more experienced top managers, a decision that ultimately leads to higher entrepreneurial job satisfaction. These findings highlight that heterogeneity of portfolio entrepreneurs is an important area of research, and the novel distinction of synergizers and non-synergizers has the potential to expand the theoretical discussion on portfolio entrepreneurship.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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