Categorizing and Fixing Variables on Entrepreneurial Intention through Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
Many policies and regulations have been made by Indonesian Government to enhance the quality of graduates in higher education. Numerous programs have been launched to build the mentality and business awareness of university students such as National Science Fair (PIMNAS), Student Entrepreneur Program (PMW), Student Creativity Program (PKM), Business Incubation Program and many other programs that can enhance the propensity of the students to start up a business. However, there are only 17% of the graduates who are willing to become entrepreneurs each year. This indicates that students have a lack of intentions to become entrepreneurs. However, there is less research and literature to support the argument that the students do not have entrepreneurial intention. In order to explore the entrepreneurial intention among the Indonesian students graduating universities and business schools from a qualitative study was conducted. The methodology used to develop an appropriate variable for entrepreneurial intention is focused group discussion (FGD), case analysis, interviews and Delphi technique measures the student's entrepreneurial intention. There are 20 experts were willing to take part in this study and the study identified 4 factors that eventually suit the student desire to deal with entrepreneurship. This study gives a valuable contribution to the higher education institutions, to orient the students to become entrepreneurs through right grooming by ensuring better entrepreneurship program as well as the curriculum.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».