Improving Young Entrepreneurship Education and Knowledge Management in SMEs by Mentors
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium sized enterprises (SMEs) have a great importance in Europe, but the dynamic nature of markethas created a competitive incentive among companies requiring them to improve their critical area of knowledgemanagement (KM) and corresponding skills to create new business. More entrepreneurs, more innovation andgrowth are necessary and this could be realized particularly by supporting young people who would like to beentrepreneurs but the existing education and training programmes are insufficient.Mentoring is in comparison with coaching/counselling a special form of active supporting of entrepreneurshipcompetence, a “natural support” helping also young people with special needs to believe in themselves and boost herconfidence. The mentoring approach helps young people giving them practical entrepreneurial support and SMEs toimprove the transfer and use of strategic knowledge. Knowledge is the key for all organizations and the success ofmany of them depends on the effective deployment and continual enhancement of their knowledge base so as to beinnovative and to remain/become competitive. The paper first describes the areas of research, mentoring,entrepreneurship education and KM and then used methods and results. Examples for projects supporting theimprovement of young entrepreneurship education and KM also by using mentoring are given.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».