A measure of affordable loss in effectual decision-making
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research study was to build a valid and parsimonious instrument to measure the entrepreneurial decision-making heuristic of affordable loss. The researcher argued that current scales measuring effectuation do not theoretically account for the affordable loss construct in a comprehensive way. Furthermore, existing scales hold shortcomings such as relying on retrospective accounts, a focus on only start-up phase, possible social desirability bias in items, and sampling from only a few industries. After extracting the core characteristics and conceptual domain from literature, a small qualitative engagement with expert entrepreneurs offered a deepened understanding of affordable loss. The main quantitative phase included three waves of data collection from 867 respondents across four countries, namely Canada, South Africa, United Kingdom, and United States. Through iterations of scale purification, a parsimonious and brief six-item and two-factor solution was generated. The study shows that affordable loss is constituted of a loss heuristic factor, as well as an experimental investing factor. Moreover, the newly developed scale operationalises affordable loss as a learned decision-making heuristic, whereby the agentic entrepreneur encounters uncertainty and emphasises downside risk potential, while still engaging in affordable and iterative investment experiments to overcome the uncertainty. Nomological validity was established, and measurement invariance upheld, for the new instrument. In terms of nomology, affordable loss was linked to well-established constructs – with entrepreneurial self-efficacy and loss aversion as antecedents and entrepreneurial bricolage as an outcome. The study contributes to theory in revealing two inextricably linked factors constituting affordable loss. Moreover, it empirically links the construct to two antecedents and one outcome for the first time with the new instrument. Methodologically, the study contributes the scale itself for scholars to employ in future research endeavours. Practically, the study offers practitioners a scale that may be used to assess entrepreneurs in development or incubation programmes, while offering teachers insight into the need to teach the two factors of affordable loss in unison. Finally, the study offers several suggested avenues for future research that may employ the scale.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».