Opportunité entrepreneuriale et culture: comprenant l'identification et l'exploitation des opportunités entrepreneuriales dans deux contextes culturels
Notice bibliographique
Résumé
ntrepreneuriat a pour thème central dans l'étude des opportunités entrepreneuriales. Identifier et exploiter les opportunités entrepreneuriales est fondamental pour le entrepreneuriat (SHANE; VENKATARAMAN, 2000; RAMOS-Rodriguez et al, 2010;. BARON, Shane, 2011). De nombreux facteurs influencent l'entrepreneur à identifier et exploiter ces opportunités. Ces opportunités peuvent être liés à la culture d'un certain endroit (Valiati; FLRIASSI, 2007; LIMEIRA, 2008). Visant à comprendre comment les opportunités entrepreneuriales liées à la culture ont été identifiées et exploitées par des entrepreneurs à Parana, au Brésil et au Québec, au Canada, cette étude a analysé les cas d'entrepreneurs qui ont identifié et exploré les opportunités liées à la culture. La méthode a été l'étude de cas et quatre cas ont été sélectionnés à partir de l'industrie alimentaire, deux cas dans chaque contexte culturel. Cette recherche a été caractérisée par une étude qualitative, la collecte de données réalisée entretiens semi-structurés avec des entrepreneurs et des données secondaires. Les résultats ont montré que, en plus des aspects identifiés dans la littérature comme l'alerte entrepreneur, l'information et le traitement cognitif, la connaissance préalable, l'expérience, l'apprentissage et le capital intellectuel, la culture a influencé l'attitude entrepreneuriale. Les données ont montré qu'il existe une seule dimension du profil entrepreneurial dans quatre cas, et que l'entrepreneuriat peuvent créer et recréer la culture, et la culture peuvent créer et recréer l'entrepreneuriat. Ainsi, les champs sont entièrement interconnectés
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».