A SERIES OF UNFORTUNATE EVENTS: THE GROWTH, DECLINE, AND REBIRTH OF OTTAWA’S ENTREPRENEURIAL INSTITUTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This chapter examines how informal and formal entrepreneur- ial institutions are influenced by economic crises. These institutions act as the foundation for many, if not all, entrepreneurial activities, but they are highly vulnerable to change during times of crisis.<br/>Design/methodology/approach – This chapter uses a case study of software entrepreneurs in Ottawa, Canada, to better understand the influence of the 2001 and 2008 recessions on the social and economic aspects of entrepreneurship. This case is examined through a set of 39 semi-structured interviews with entrepreneurs, investors, and economic development officers.<br/>Findings – While informal entrepreneurial institutions have adapted to a changing economic environment, formal institutions and government programs have so far failed to do this. This results in less effective entrepreneurship support programs.<br/>Research limitations/implications – As with other qualitative case studies, these findings are not generalizable to other regions. This chapter calls for further research is needed to better understand the social forces behind institutional change.<br/>Practical implications – This chapter argues that entrepreneurship support programs must be customized to the informal social institutions that underlie all entrepreneurial behavior and practices. This alignment potentially increases the usefulness of such programs to entrepreneurs.<br/>Originality/value of the paper– While entrepreneurship in Ottawa has been carefully studied, there has been very little work examining how technology entrepreneurship in Ottawa has fared after the decline of the telecommunications market. This chapter is useful to both entrepreneur- ship scholars as well as practitioners and policy makers interested in how entrepreneurial institutions react to crises.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».