Counseling assistance, entrepreneurship education, and new venture performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to apply the theory of guided preparation to investigate the relative impact of outside counseling assistance and entrepreneurship courses on new venture creation and performance. Design/methodology/approach To attain a sample of nascent entrepreneurs who had been impacted by entrepreneurship education and entrepreneurial counseling, 256 individuals who received counseling from the Pennsylvania Small Business Development Center in 1996 or 1998 were surveyed. The authors ran a logistic regression model using venture start‐up as the categorical dependent variable to investigate whether entrepreneurial education and counseling had an influence on the creation of new ventures. To test whether entrepreneurial education or counseling had a long‐term impact on the growth of new ventures, hierarchical regression analyses were run using employment in 2003 as the dependent variable. Various control variables were used for both sets of analyses. Findings Findings indicate that counseling has a significant impact on venture performance but entrepreneurship courses do not. In contrast, entrepreneurship courses are related to venture creation while counseling is not. Research limitations/implications Consistent with theory, the results suggest that counseling programs allow entrepreneurs to develop context‐specific tacit knowledge about their ventures and are best delivered immediately prior to venture start‐up. Entrepreneurship courses appear to indirectly influence new venture performance by increasing the odds of start up. Originality/value This comparative test of the theory of guided preparation contributes to the understanding of the effects of education and counseling on the creation and long‐term performance of new ventures, informing how the delivery of such programs can be improved.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle