The Propensity of Male vs. Female Students To Take Courses and Degree Concentrations in Entrepreneurship<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As of 2004, only 33% of the self-employed in Canada were women, and Industry Canada (2002) reports that in 2000, only 15% of lead entrepreneurs were women. However, as of 2002, approximately equal numbers of men and women were enrolled in Faculties of Business across Canada. Bird and Brush (2002) suggest that education plays a major role in explaining the disparity in venturing rates between women and men. One of the two studies reported in this paper (Study A) investigated the number of women vs. men enrolled in entrepreneurship courses across Canada and found that in almost all instances men greatly outnumber women in undergraduate and, more particularly so, in graduate courses. Study B investigated at one university whether women choose to take a business concentration in entrepreneurship as frequently as male students and found that mostly male students concentrate in entrepreneurship. There was a significant difference between women and men in one reason for not taking an entrepreneurship concentration: women were more likely to say that entrepreneurship did not fit their personality. There was no difference between men and women regarding their attitude to risk-taking aspects of entrepreneurship, which contradicts some previous research. The two studies reported in this paper have implications for entrepreneurship education, and for the training of female management students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».