Le rôle potentiellement déterminant de la perspective temporelle dans la vigilance entrepreneuriale : propositions et modèle théoriques1
Bibliographic record
Abstract
De nombreux articles en psychologie montrent que l’ensemble des points de vue que l’individu a de son passé, de son présent et de son futur (sa perspective temporelle) exerce une influence sur ses cognitions et ses comportements. Nous étendons les résultats de ces articles au champ de l’entrepreneuriat et suggérons que la perspective temporelle peut influencer la vigilance de l’entrepreneur (elle peut agir comme un déterminant potentiel qui précède la vigilance). Notre contribution de recherche cherche alors à mieux comprendre le rôle que peut jouer la perspective temporelle dans certains aspects essentiels de l’entrepreneuriat comme la vigilance entrepreneuriale (c’est-à-dire, la capacité de l’entrepreneur à voir les opportunités négligées par d’autres). L’objectif principal de notre contribution de recherche est de construire des propositions et un modèle théoriques reliant la perspective temporelle selon Zimbardo et Boyd (1999) et la vigilance entrepreneuriale selon Tang, Kacmar et Busenitz (2012). La mise en rapport de ces deux conceptualisations constitue l’apport principal de notre contribution de recherche. Une discussion, des implications, des limites et des directions pour les recherches futures sont également présentées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".