Business and well being : the experience of entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the role of self-regulation moderating the effects of business stressors on quality of life for Canadian entrepreneurs. Research finds the inability to make progress towards goals can negatively influence a person's quality of life (Carver & Scheier, 1998). It was predicted that business difficulties would deplete the emotional and physical resources of entrepreneurs. Challenges to the business were expected to affect the owner's experience of business regrets, and in turn, these would affect their well-being. Building on work demonstrating that self-regulation capacities involved in the adjustment of personal goals serve adaptive functions (Wrosch, Scheier, Miller, Schulz, & Carver, 2003), a theoretical model was elaborated, implying that the relations between business struggles, regrets and entrepreneurial well-being would be moderated by the entrepreneur's goal adjustment abilities. Findings are based on a cross-sectional sample of 140 entrepreneurs from across Canada. Analyses suggest the entrepreneur's health and well-being are adversely affected by negative business outcomes only for those who are not able to adjust their business goals. Further, it was found that among entrepreneurs facing business struggles, those who could reengage in new goals suffered fewer intrusions about their business regrets. Finally, the intensity of the negative emotions about a regret was a predictor of aversive outcomes for quality of life measures, and this was also moderated by the goal adjustment ability of the entrepreneur. The implications of the findings for adaptive self-regulation of business goals are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».