Enhancing Entrepreneurial Outcomes: Inclusion Through IT-Enabled Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial ecosystems play a pivotal role in shaping innovation and inclusion outcomes. Equity-seeking entrepreneurs—such as women, immigrants, and racialized individuals—can be systematically marginalized when accessing resources, funding, and social networks. While technological resources are often celebrated as enablers of entrepreneurial opportunity, access to digital tools, and thus their impact, is uneven and contingent on broader ecosystem dynamics (Nambisan, 2017; Srinivasan & Venkatraman, 2018). In this study, we ask the research question: How do the dynamics of entrepreneurial ecosystems influence the pathways of equity-seeking entrepreneurs and their use of IT-enabled innovations? Drawing on Social Capital Theory (Adler & Kwon, 2002) and Social Identity Theory (Ashforth & Mael, 1989), our comparative case study analyzes two successful mid-sized Canadian ecosystems with contrasting investment cultures, support structures, and inclusivity mandates. Our findings are based on interviews with entrepreneurs, ecosystem leaders, and policymakers, alongside observations and ecosystem documents. Results show that ecosystem dynamics strongly mediate the value and accessibility of digital tools. In ecosystems with inclusive leadership and intentional support for marginalized groups, IT-enabled innovations—such as WhatsApp for peer mentoring, generative AI for marketing, and cloud platforms for collaboration—help entrepreneurs overcome geographic, financial, and social capital barriers (Nootjarat et al., 2012). In contrast, in ecosystems shaped by conservative values or wealth migration, digital tools tend to benefit mostly well-connected entrepreneurs—unless IT tools are intentionally promoted through inclusive programs or trusted intermediaries. The study advances 10 propositions that explain how lightweight and context-appropriate IT tools can be used by entrepreneurs to enhance bonding and bridging social capital, support iterative learning, and foster inclusive leadership pipelines, even where formal institutional support is weak. This work contributes to the IS field by theorizing the mechanisms through which digital tools act not only as functional enablers but as social and institutional equalizers. Our research offers practical insights for policymakers, incubators, and ecosystem architects to design equitable innovation environments.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».